没有合适的资源?快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
大数据
算法与数据结构
梯度下降算法
梯度下降算法
梯度下降
需积分: 14
16 下载量
19 浏览量
2017-11-13
16:19:02
上传
评论
收藏
377KB
PPTX
举报
温馨提示
立即下载
详细的介绍了梯度下降算法,其中,通过实际数据来说明算法的合理性,最后附加了用java写的梯度下降算法。
资源推荐
资源评论
梯度下降法
浏览:40
采用梯度下降法求解方程最小值的实验,代码中包括梯度下降法的迭代方式
c#实现梯度下降算法
浏览:152
3星 · 编辑精心推荐
c#实现梯度下降算法逻辑回归c#实现梯度下降算法逻辑回归c#实现梯度下降算法逻辑回归
kNN_梯度下降算法_
浏览:196
梯度下降算法是机器学习中的最基础的算法之一,原理简单,适合初学者学习。
梯度下降算法matlab的实现
浏览:71
这是一个matlab对梯度下降的实现,模拟的是x^2+y^2最小值的取得
吴恩达梯度下降算法总结
浏览:3
自己学习吴恩达机器学习的总结,主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍,以及解释了,吴恩达课中没有解释推导的内容。
梯度下降算法代码及详细解释(非常易懂).zip
浏览:30
梯度下降算法代码及详细解释(非常易懂)Matlab代码,有详细图文解释,适合小白,全面介绍算法原理和公式推导
采用动量梯度下降算法训练 BP 网络
浏览:188
3星 · 编辑精心推荐
采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 有注释
神经网络学习算法,梯度下降,动量,Adgrade等
浏览:183
神经网络学习算法,包括GradientDescent,Momentum,Adagrad,RMSprop,Adam优化方法,matlab程序
matlab BP神经网络的动量梯度下降算法
浏览:151
4星 · 用户满意度95%
用动量梯度下降算法训练BP网络 使用的主要函数如下: NEWFF——生成一个新的前向神经网络 TRAIN——对BP神经网络进行训练 SIM——对BP神经网络进行仿真
梯度下降和梯度上升算法的实现
浏览:83
梯度下降和梯度上升的算法实现-----------------------------------------------------------------------
梯度运算gradient
浏览:65
在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说,从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上,梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。
梯度下降法,梯度下降法
浏览:56
梯度下降法
梯度下降算法简介1
浏览:13
优化方式:随机平均梯度下降法:在内存中为每一个样本都维护一个旧的梯度,随机选择第i个样本来更新此样本的梯度,其他样本的梯度保持不变,然后求得所有梯度的平均值,进
梯度下降算法.pptx
浏览:20
梯度下降PPT,从优化算法的发展历史来看梯度下降及其变体在机器学习中的作用,从最基础的优化讲起,逐渐深入,最后以简单的例子区分梯度下降家族各个成员。
优化算法和梯度下降法
浏览:70
这个文件里面主要讲述了优化算法和梯度下降法
梯度下降法梯度下降法梯度下降法
浏览:193
梯度下降法全梯度下降算法(Full gradient descent), 随机梯度下降算法(Stochastic gradient descent), 随机平均梯度下降算法(Stochastic average gradient descent) ⼩批量梯度下降算法(Mini-batch gradient descent),
梯度下降法详解-梯度下降法
浏览:159
梯度下降法在学习、⽣活、科研以及⼯程应⽤中,⼈们经常要求解⼀个问题的最优解,通常做法是对该问题进⾏数学建模,转换成⼀个⽬标函数,然后通过⼀定的算 法寻求该函数的最⼩值,最终寻求到最⼩值时的输⼊参数就是问题的最优解。 ⼀个简单的例⼦,就是求解y=x 2的最优解,也就是求当y取得最⼩值时x的取值。这个问题初中⽣都会解,谁都知道,直接对函数求导得到导数y=2x,令 y=2x=0解得x=0,这就是最优解。
梯度下降1
浏览:192
链式法则指出,门单元应该将回传的梯度乘以它对其的输入的局部梯度,从而得到整个网络的输出对该门单元的每个输入值的梯度。继续递归并对梯度使用链式法则,加法门拿到梯度
梯度下降_梯度下降_
浏览:82
python语言,梯度下降算法,线性回归基础
梯度下降中的梯度与下降
浏览:140
梯度下降的原理应用在监督学习的各个算法中,它的作用至关重要。但是,在学习过程中萌发了一个疑问,偏导数代表函数值在某个点某个变量上的变化方向和速度(变量变化1个单位,函数值变化偏导数个单位,此单位越小越精确)。为什么迭代式寻找函数最小值时,该变量的偏导数可以用作每次迭代的步进幅度呢?本文通过实验,解答了这个问题。 重温公式 以一次线性函数的拟合为例,训练集(x,y)∈(Rm,Rm)(x,y)\in(
评论
收藏
内容反馈
立即下载
资源评论
资源反馈
评论星级较低,若资源使用遇到问题可联系上传者,3个工作日内问题未解决可申请退款~
联系上传者
评论
lhd_paul
粉丝: 49
资源:
8
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场,查看用户热搜
最新资源
通信业静待3G牌照格局行业面临不确定性.docx
基于C++实现的点焊机及1602控制代码源码
通信管道施工技术.doc
基于PCB焊点检测和定位python源码+文档说明
基于yolo3实现的工件焊接点检测python源码+文档说明+模型+数据
2.zip
BookBorrowc语言笔记
学习windows内核,保护模式、进程、线程、内存、APC、DPC、同步与异步、windows异常机制.zip
存放个人windows下的部分环境配置文件.zip
Windows下整数大数计算器.zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功