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梯度下降法

梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别: 1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差,而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。 2、在标准梯度下降中,权值更新的每一步对多个样例求和,需要更多的计算。 3、标准梯度下降...

#include#include#includeusing namespace std;double f(double x);double g(double x);double gd(double xs,double s){ double x=xs; double y; for(int i=0;i!=20;++i) { double grad= -1*g(x); x+=grad*s; y=f(x); cout

摘 要:,粒子群算法据自己的速度来决定搜索过程,只有最优的粒子把信息给予其他的粒子,整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程,所有的粒子还可以更快的收敛于最优解。由于微粒群算法简单,容易实现,与其它求解约束优化问题的方法相比较,具...

梯度下降法的搜索方向顾名思义就是梯度方向,也就是当前点所在地形最陡峭的下降方向(你这个图里面只有左右两个方向)。 步长的选择要看函数的性质,一般可导函数,只要步长足够小,则保证每次函数值都不会增加,此外: 如果函数可导,且函数的...

梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的,最...

自适应滤波器的收敛速度在很大程度上取决于步长因子.当步长参数较大时,滤波器收敛到稳态需要迭代次数较少,但滤波效果比步长较小时差,而且均方误差的稳态值随着步长的变大而增大;但是当步长参数较小时,收敛速度则会降低,因此只有选择合适的步长...

其实,在计算量方面,两者有很大的不同,因而在面对给定的问题时,可以有选择性的根据问题的性质选择两种方法中的一个. 具体来说,最 小二乘法的矩阵公式是 ,这里的 A 是一个矩阵,b 是一个向量.如果有离散数据点,,而想要拟合的方程又大致形如 ,那么,A...

举一个非常简单的例子,如求函数 的最小值。利用梯度下降的方法解题步骤如下:1、求梯度,2、向梯度相反的方向移动 ,如下 ,其中, 为步长。如果步长足够小,则可以保证每一次迭代都在减小,但可能导致收敛太慢,如果步长太大,则不能保证每一...

原始的随机梯度下降(SGD)适合于低精度的任务,而梯度下降算法适合用于高精度的任务。 如果接受一个比较低的精度(应用问题中往往不要求高精度),那么由于SGD每次只利用一个或部分样本的梯度做更新,所以前期迭代较快,导致前期一段时间内比梯...

其实, 在计算量方面, 两者有很大的不同, 因而在面对给定的问题时, 可以有选择性的根据问题的性质选择两种方法中的一个. 具体来说, 最小二乘法的矩阵公式是 , 这里的 A 是一个矩阵, b 是一个向量. 如果有离散数据点, , 而想要拟合的方程又大致形...

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