简单例子说明梯度下降、momentum和学习率衰减

梯度下降是机器学习中最重要的思想之一：给定一些代价函数以使其最小化，该算法迭代地采取最大下降斜率的步骤，理论上在经过足够的迭代次数后才达到最小值。柯西于1847年首次发现，在1944年针对非线性优化问题在Haskell Curry上得到扩展，梯度下降已用

学习统计学你会学到很多关于基于梯度的方法，但是不久前我读了Uber AI的人写的一篇非常有趣的文章，他表明在解决Atari游戏时，简单的遗传算法与最复杂的基于梯度的RL方法是挺有竞争力的。首先，对于那些还不知道的人，神经进化描述了进化和遗传算法在训练神经网

文章迁移说明：此文已由lightinglei于2019-02-18发布，是本人的另外一个账号，现同步迁移至本账号。假设真实值为y取值为0或1,0代表不会消费，1代表会消费；如果我们能与预测值f无限接近这真实值y的一组w和b，那就可以进行判断了，如何判断两者

theta = np.zeros #theta = array,构造全为零的行向量。grad[0,j] = np.sum/len #∑term / m. return value > threshol

神经元可以理解为一个具有多个输入、单个输出的模型，输入和输出的关系可以用一个函数来表示。如果用\表示输入，\(y\)表示输出，那么这个函数可以表示为:. 其中，\称做神经元的权重，\(b\)称作神经元的偏置，\(a\)是一个非线性函数，称作神经元的激活函数

plt.plot # 红色星形的点。W = tf.Variable # 初始化 Weight. b = tf.Variable # 初始化 Bias. y = W * x_data + b

在前几篇文章中，我们学习到如何在训练集上设置权重，并由此计算出损失，其中loss是有两部分组成，分别是数据损失项和正则化项目。我们最终想要得到损失函数关于权重矩阵w的梯度表达式，然后进行优化。我们采用梯度下降算法，进行迭代运算，计算梯度进行权重的更新，并一

**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小，并且此时的参数值就是最佳参数值。通过不断地调整\和\是函数\取得最小值。梯度下降就是使J不断通过导数下降的一种算法\\(a\)是学习率，也就是梯度下降的效率。如果学习效率过小，

学习机器学习时作为基础概念。梯度下降在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法

BGD批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本 Mold 一直在更新。而SGD算法是从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了。

梯度下降法是目前最常用的优化算法之一，也是目前最常用的神经网络优化方法。同时，每个最先进的深度学习库都包含各种优化梯度下降算法的实现。但大多数都是针对单个节点的训练——假设训练发生在单个GPU/CPU上。随着神经网络规模的日益增大，一些分布式和并行的训练算

点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。我们比较一下目前我们用三种方法得到的w和b的值，见表4-2。但是使用梯度下降和神经网络两种方式，都得到1.71、3.19这样的值，准确程度很低。从图4-6的神经网络的训练结果来看，拟合直线是斜着穿过样本点区域的，

在多元函数微分学中，我们都接触过梯度的概念。这是百度百科给出的解释。以二元函数f(x,y)为例。fx, fy分别表示f对x，y的偏导数。不难理解，对于损失函数，其梯度的方向指向误差增加最快的方向，大小为该点误差的增加率。因此，要找到损失最小的点，也就是找到

想了解如何使用numpy在tensorflow或pytorch中实现优化算法，以及如何使用matplotlib创建精美的动画？本文将讨论如何实现梯度下降优化技术的不同变体，以及如何使用matplotlib将用于这些变体更新规则的运作可视化出来。本文的内容和

当初学习机器学习算法的时候，接触到了梯度下降的方法，它经常作为训练器的训练算法，因为梯度反方向是局部下降最快的，很容易收敛。应注意的是，很多人认为梯度反方向是下降最快的，这种说法和理解是片面的，不准确的，它只是局部最快，而不是全局最快，因此我们可以观察到，

神经网络就是一个”万能的模型+误差修正函数“，每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计中一个常见的任务就是拟合，也就是给定一些样本点，用合适的

近日，Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统，它能将自动微分内嵌于 Julia 语言，从而将其作为第一级的语言特性。也就是说，我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了？都不需要再调用 TensorFlow

如今机器学习的数据集动则几千万或上亿，如果运用我们之前学过的 Batch 梯度下降算法，就会发现效率很低，因为在梯度下降时，每次循环都要对所有的数据进行求和，这会浪费大量的时间。有没有更好的方法去处理大数据呢？我们在处理大数据时，会选择随机梯度下降算法。红

目标是让产品更贴合用，让用户做出反馈，以获得设计开发出的产品与优秀的产品二者之间误差最小，梯度下降算法背后的原理和这基本一样。目的梯度下降算法是一个迭代过程，它将获得函数的最小值。假设数据与一组学生的身高和体重有关。

首先给出一些概念和常用的符号，在不同的机器学习书籍中可能有一定的差别。

前言这篇notebook是关于机器学习中logistic回归，内容包括基于logistic回归和sigmoid分类，基于最优化方法的最佳系数确定，从疝气病症预测病马的死亡率。操作系统：ubuntu14.04 运行环境：anaconda-python2.7

梯度下降法不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，用于最小化一个效用函数。简单理解梯度下降法假设存在一个只有一个参数 $\theta$ 的损失函数 $J$，想找到最小极值处的 $\theta$，如图所示：。借助于损失函数 $J$ 在 $\the

欲速览无限风光，必攀险峰；欲速抵山底幽谷，则必滚陡坡。这滚山坡的道理，其实就是梯度递减策略，而梯度递减策略，则是BP算法成功背后的“男人”。想知道为啥，来一探究竟呗！当风光不再时，辛顿和他的研究方向，逐渐被世人所淡忘。这被“淡忘”的冷板凳一坐，就是30年。

关于神经网络的基础理解在知乎下面两个回答已经说的很好了如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？--王小龙 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？激活函数要对非线性问题进行建模，我们可以直接引入非线性函数。我们可以用非线性函数将每个隐藏层节点像管道一

trY = 2 * trX + np.random.randn * 0.33 # 创建一些线性值附近的随机值。求极值的这个函数我们称为损失函数loss function，或代价函数cost function，或者误差函数error function。那么这

足够深就是网络层数足够深，足够广就意味着不能从传统尺度来解决问题，而应该是多尺度，也就是multi-scale。但是随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。这两种问题都是由于神经网络的特殊结构和特殊求参数方法造成的，也就是链式求

介绍什么是机器学习？Arthur Samuel如此描述机器学习：一个领域的研究，旨在研究，在不进行编程的情况下，让计算机具有学习能力。Tom Mitchell给出了一个更为现代的定义：一个计算机程序从经验E以及评判标准P中学习如何完成任务T，随着E的累积，

我喜欢 TensorFlow 的其中一个原因是它可以自动的计算函数的梯度。我们只需要设计我们的函数，然后去调用 tf.gradients 函数就可以了。是不是非常简单。接下来让我们来举个例子，具体说明一下。x = tf.placeholder # mnis

前言最近机器学习越来越火了，前段时间斯丹福大学副教授吴恩达都亲自录制了关于Deep Learning Specialization的教程，在国内掀起了巨大的学习热潮。本着不被时代抛弃的念头，自己也开始研究有关机器学习的知识。都说机器学习的学习难度非常大，但

本文将展示一种通过使用Keras中的回调访问机器学习模型权重来调整超参数的简单方法。目标调优通常是通过观察连续迭代中成本函数的趋势来执行的。好的机器学习模型具有持续降低的成本函数，直到达到一定的最小值。介绍成本函数是衡量机器学习模型误差程度的指标，用于估算

小伙伴们大家好呀~~用Numpy搭建神经网络，我们已经来到第二期了。第一期文摘菌教大家如何用Numpy搭建一个简单的神经网络，完成了前馈部分。这一期，为大家带来梯度下降相关的知识点，和上一期一样，依然用Numpy实现梯度下降。在代码开始之前，先来普及一下梯

之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。分别求出 j=0 和 j=1 时代价函数的偏导数，这个算法也叫

梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。根据函数的一阶泰勒展开，在负梯度方向，函数值是下降的。只要学习率设置的足够小，并且没有到达梯度为0的点处，每次迭代时函数

本文浅显易懂的方式讲解机器学习，力求让没有理科背景的读者都能看懂。把复杂的东西简单化，让非专业人士也能短时间内理解，并露出恍然大悟的表情，是一项非常厉害的技能。你正在应聘机器学习工程师，面对的是文科出身的HR，如果能在最短时间内让她了解你的专业能力，就能极

在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？在 keras 中也有 SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam 等，详情：。优化器算法简述首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，M

前 言无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生，我经常需要优化各种代码，以便提高其整体的运行速度。机器学习中的优化问题与我们刚刚提到的内容有些许不同。通常情况下，在优化的过程

梯度提升决策树算法是近年来被提及比较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现，有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发，比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM。Boosting方法是集

敏捷在软件开发过程中是一个非常著名的术语，它背后的基本思想很简单：快速构建一些东西，然后得到一些反馈，根据反馈做出改变，重复此过程。目标是让产品更贴合用，让用户做出反馈，以获得设计开发出的产品与优秀的产品二者之间误差最小，梯度下降算法背后的原理和这基本一样

在量子在分布式机器学习应用中，各个节点之间的通信效率往往会成为整体性能的关键制约因素，目前的常见解决方法是对节点之间的通信信息进行压缩，但这会引入量化误差。该论文已被将于当地时间 7 月 10-15 日在瑞典斯德哥尔摩举办的 ICML 2018 接收，此次

寻找最优神经网络架构的任务通常需要机器学习专家花费大量时间来完成，最近人们提出的自动架构搜索方法释放了我们的精力，但却非常消耗算力。由卡耐基梅隆大学在读博士刘寒骁、DeepMind 研究员 Karen Simonyan 以及 CMU 教授杨一鸣提出的「可微

自去年周志华等研究者提出了「深度森林」以后，这种新型的层级表征方式吸引了很多研究者的关注。今日，南京大学的冯霁、俞扬和周志华提出了多层梯度提升决策树模型，它通过堆叠多个回归 GBDT 层作为构建块，并探索了其学习层级表征的能力。此外，与层级表征的神经网络不

摘要： 自1994年开始，大家都认为深度神经网络难以训练的原因是由于梯度消失，然而本文作者通过深度线性网络的例子证明网络性能变差的原因并不是梯度消失，而是由于权重矩阵的退化导致模型的有效自由度减少，从而使得深度神经网络难以训练。在这篇文章中，我将解释在深度

虽然在Coursera、MIT、UC伯克利上有很多机器学习的课程，包括吴恩达等专家课程已非常经典，但都是面向有一定理科背景的专业人士。本文试图将机器学习这本深奥的课程，以更加浅显易懂的方式讲出来，让没有理科背景的读者都能看懂。现在，机器学习这么火，想入行的

蓝光辉教授，博士毕业于乔治亚理工学院，目前任教于乔治亚理工 H. Milton Stewart 工业和系统工程学院，他还担任着《Computational Optimization and Applications》、优化算法顶级期刊《Mathematic

在这个教程中，你可以了解梯度下降算法将如何工作，并在python中从头开始实现。首先我们看一下线性回归是什么，然后定义损失函数。我们学习了梯度下降算法的工作原理，最后我们将在给定的数据集上实现它，并进行预测。在统计学中，线性回归是一种线性方法，用于对因变量

优化是机器学习算法最重要的组成部分。它首先定义某种损失函数/成本函数，然后使用一个或另一个优化例程使其最小化。优化算法的选择可以在几小时或几天内获得的良好精度之间产生差异。在本文中，我们将介绍在深度学习领域中使用的几种优化算法。随机梯度下降是用于查找最小化

本文假定正在阅读的你已经拥有了有关神经网络优化算法的基本知识。特别是，有关SGD和SGD的知识将对理解这篇文章非常有帮助。RMSprop-是专为神经网络设计的未发表的优化算法，最一开始是由Geoff Hinton在其在线课程《神经网络机器学习》的第6讲中提

介绍许多机器学习问题依赖大量的数据进行训练，然后进行推理。大型互联网规模的公司用tb或pb的数据进行训练，并从中创建模型。这些模型由权重组成，这些权重将优化大多数情况下的推理误差。由于参数需要在多个节点之间共享，然后使用这些节点执行和完善它们的计算来更新它

梯度下降法，是当今最流行的优化算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法。与此同时，最新的深度学习程序库都包含了各种优化梯度下降的算法。但它们的算法则不被公开，都作为黑箱优化器被使用，这也就是为什么它们的优势和劣势往往难以被实际地解释。最后，我们会考虑一下其