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梯度下降法(Gradient Descent)是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原理、不同变种、超参数调优和实际应用,帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降法? 为什么需要梯度下降法? 梯度下降法的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent) 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向
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深入理解梯度下降法:从原理到实践
梯度下降法(Gradient Descent)是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。
它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原
理、不同变种、超参数调优和实际应用,帮助您全面理解这一关键概念。
目录
介绍
什么是梯度下降法?
为什么需要梯度下降法?
梯度下降法的原理
目标函数与损失函数
梯度的定义
梯度下降的基本思想
梯度下降的变种
批量梯度下降(Batch Gradient Descent)
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)
小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)
超参数调优
学习率的选择
收敛条件
动量与学习率衰减
梯度下降的实际应用
线性回归
逻辑回归
神经网络训练
梯度下降的优化技巧
自适应学习率
Adam 优化器
梯度下降的局限性
局部最小值问题
鞍点问题
总结与展望
梯度下降的优点
未来发展方向
1. 介绍
什么是梯度下降法?
梯度下降法是一种用于优化函数的迭代算法。它的目标是找到能够最小化或最大化目标函数
的参数,这些参数通常是机器学习模型中的权重和偏差。
为什么需要梯度下降法?
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