梯度下降、随机梯度下降、方差减小的梯度下降(matlab实现)

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梯度下降、随机梯度下降、方差减小的梯度下降(matlab实现)

梯度下降代码: function [ theta, J_history ] = GradinentDecent( X, y, theta, alpha, num_iter ) m = length(y); J_history = zeros(20, 1); i = 0; temp = 0; for iter = 1:num_iter temp = temp +1; theta = theta - alpha / m * X' * (X*theta - y); if tem…

梯度下降算法对比（批量下降/随机下降/mini-batch）

大规模机器学习: 线性回归的梯度下降算法:Batch gradient descent(每次更新使用全部的训练样本) 批量梯度下降算法(Batch gradient descent): 每计算一次梯度会遍历全部的训练样本,如果训练样本的比较多时,内存消耗过大. 随机梯度下降算法: 1. 首先将随机打乱的训练样本数据 2. 外循环:(一般2—10次即可,若内循环中次数100000以上,则一次即可) 内循环:遍历所有的训练样本,每次梯度下降时使用一个样本计算梯度. 与批量梯度像算法相比,其下降曲线不…

吴恩达机器学习笔记6-梯度下降II（Gradient descent intuition）--梯度下降的直观理解

在之前的学习中,我们给出了一个数学上关于梯度下降的定义,本次视频我们更深入研究一下,更直观地感受一下这个算法是做什么的,以及梯度下降算法的更新过程有什么意义.梯度下降算法如下: 描述:对…

梯度下降&随机梯度下降&批梯度下降

梯度下降法下面的h(x)是要拟合的函数,J(θ)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(θ)就出来了.其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数. 梯度下降法流程: (1)先对θ随机赋值,可以是一个全零的向量. (2)改变θ的值,使J(θ)按梯度下降的方向减少. 以上式为例: (1)对于我们的函数J(θ)求关于θ的偏导: (2)下面是更新的过程,也就是θi会向着梯度最小的方向进行减少.θi表示更新之前的值,-后面的部分表示按梯度方向减少的量,α表…

梯度下降优化算法综述与PyTorch实现源码剖析

现代的机器学习系统均利用大量的数据,利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练.传统上,最早出现的优化算法是SGD,之后又陆续出现了AdaGrad.RMSprop.ADAM等变体,那么这些算法之间又有哪些区别和联系呢?本文试图对比的介绍目前常用的基于一阶梯度的优化算法,并给出它们的(PyTorch)实现. SGD 算法描述随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)是对传统的梯度下降算法(Gradient Descent,GD)进行的一种改进.在应用GD时,我们…

NN优化方法对照：梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降

1.前言这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法,主要是应用迭代的思想来逼近.在梯度下降算法中.都是环绕下面这个式子展开: 当中在上面的式子中hθ(x)代表.输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值,与y相减则是一个相对误差.之后再平方乘以1/2,而且当中注意到x能够一维变量.也能够是多维变量,实际上最经常使用的还是多维变量. 我们知道曲面上方向导数的最大值的方向就代表了梯度的方向,因此我们在做梯度下降的时候.应该是沿着梯度的反方向进行权重的更新.能够有效的找到全局的最优解. 这个θ的更新过…

深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmsprop.sgd,效果最好的组合是:prelu+rmsprop.我的代码如下: # Simple example using recurrent neural network to predict time series values from __future__ import division, p…