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python机器学习2-3梯度下降_梯度下降算法 python代码

Python知识 2024-02-10 11:16:04

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本文目录一览：

梯度下降算法的流程

初始化模型参数。计算预测值和真实值之间的误差。计算误差关于模型参数的偏导数（梯度）。根据梯度更新模型参数。重复步骤2到4，直到达到收敛条件或训练轮数达到预设值。

梯度下降算法的流程：①初始化：随机选取取值范围内的任意数。②循环操作：计算梯度；修改新的变量；判断是否达到终止：如果前后两次的函数值差的绝对值小于阈值，则跳出循环；否则继续。③输出最终结果。

用随机值初始化权重和偏差。把输入传入网络，得到输出值。计算预测值和真实值之间的误差。对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差。重复迭代，直至得到网络权重的最佳值。

梯度下降的思路是，在给定的函数中，对每一个可变参数取微小的步进，每次迭代都向着梯度的方向进行搜索，以期望找到函数的最小值。

步骤：（1）计算第i个训练数据的权重 和偏差b相对于损失函数的梯度。于是我们最终会得到每一个训练数据的权重和偏差的梯度值。（2）计算所有训练数据权重 的梯度的总和。（3）计算所有训练数据偏差 的梯度的总和。

什么是梯度下降优化算法?

1、梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。

2、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。

3、梯度下降是通过迭代搜索一个函数极小值的优化算法。使用梯度下降，寻找一个函数的局部极小值的过程起始于一个随机点，并向该函数在当前点梯度（或近似梯度）的反方向移动。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法。

梯度下降法的原理是什么?

1、梯度下降算法是一种最优化算法。基本原理是：通过不断迭代调整参数来使得损失函数的值达到最小。每次迭代都会根据当前的参数来计算损失函数的梯度，然后沿着梯度的反方向调整参数，使得损失函数的值变小。

2、梯度下降法的优化分析原理是让模型自动优化自身的各种参数。

3、原理：寻找损失函数的最低点，就像我们在山谷里行走，希望找到山谷里最低的地方。那么如何寻找损失函数的最低点呢？在这里，我们使用了微积分里导数，通过求出函数导数的值，从而找到函数下降的方向或者是最低点（极值点）。

4、梯度下降原理如下：梯度下降法（Gradient descent，简称GD）是一阶最优化算法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。

5、原理：梯度下降法的工作原理是利用函数在参数空间中的梯度（gradient）来决定搜索的方向。梯度是一个多变量函数在特定点的所有偏导数构成的向量，它指向函数增长最快的方向。因此，函数减少最快的方向是梯度的相反方向。

如何用python实现梯度下降?

梯度下降算法最开始的一点就是需要确定下降的方向，即：梯度。 我们常常用 来表示梯度。 对于一个二维空间的曲线来说，梯度就是其切线的方向。如下图所示： 而对于更高维空间的函数来说，梯度由所有变量的偏导数决定。

defgradient_descent（）： # the gradient descent code queue.add_task（plotly.write， x=X， y=Y）修改之后，我的梯度下降算法工作效率似乎更高了。如果你很感兴趣的话，可以参考下面的代码。

首先，选择一组初始的参数。然后，计算当前参数下的损失函数值。接着，计算损失函数关于参数的导数（即梯度），并沿着梯度的反方向调整参数。重复上述过程，直到损失函数达到最小值或达到停止条件（比如迭代次数达到预定值）。

本文用python自己动手实现梯度下降和反向传播算法。 请点击这里 到Github上查看源码。

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