每次只选取1个样本，然后根据运行结果调整参数，这就是著名的随机梯度下降（SGD），而且可称为批大小（batch size）为 1 的 SGD。 批大小，就是每次调整参数前所选取的样本（称为mini-batch或batch）数量： 如果批大小为N，每次会选取N个样本，分别代入网络，算出它们分别对应的参 ...
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2021-07-19 16:31:08
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0605-优化器 pytorch完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一、优化器概述 torch 把深度学习中常用的优化方法都存储在 torch.optim 中，它的设计十分灵活，可以很方便的扩展成自定义的优化方法。 所 ...
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2021-04-26 13:36:52
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阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进 ...
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2021-03-18 14:27:25
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卷积神经网络超详细介绍 文章目录1、卷积神经网络的概念2、 发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 ...
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2021-03-16 13:45:49
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图源：pixabay作为一切科学的基础，数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者，一定想过这些问题：·我可以在几乎没有数学背景的情况下，成为一名数据科学家吗？·在数据科学中，哪些基本的数学技能是重要的？有很多好用的包可以用来构建预测模型，或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括：Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
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2020-12-22 11:40:33
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文章主要目录如下：1.批量梯度下降法BGD原理讲解2.随机梯度下降法SGD原理讲解3.小批量梯度详解MBGD原理讲解4.具体实例以及三种实现方式代码详解5.三种梯度下降法的总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为
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2020-11-27 11:55:19
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10分钟入门PyTorch(2)上一节介绍了简单的线性回归10分钟快速入门PyTorch(1)，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。1logistic回归logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是y=w*x+b。logistic回归简单的是做二分类问题，使用s
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2020-11-27 10:54:43
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在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为：对应的损失函数为：（这里的1/2是为了后面求导计算方便）下图作为一个二维参数（theta0，theta1）组对应能量函数的可视化图：下面我们来分别讲解三种梯度下降法1批量梯度
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2020-11-27 10:49:35
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.linear_model import LinearRegression data = pd. ...
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2020-08-08 17:34:03
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梯度下降法主要分为三种， 梯度下降法 随机梯度下降 小批量梯度下降 下面分别来介绍一下，这样更加有助于理解它们之间的联系。 梯度下降法 梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降 下面就以均方误差讲解一下，假设损失函数如下： 其中 是预测值， 是真实值，那么要最小化上面损失 ...
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2020-07-20 22:40:33
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