实质理解： 训练过程： CNN在做卷积的时候，每一层的输出（可理解为形成的高维特征向量）是通过卷积的前向传播算法和反向传播算法（也就是梯度下降算法），结合真实的标签（前向传播结果与真实标签做误差）， 将前向传播的结果无限逼近具有真实标签，在此过程中不断的更新权重，形成具有真实标签类别信息的权重矩阵。 ...
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2020-03-23 20:35:15
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Gradient Descent For Multiple Variables 问题提出：Week2的梯度下降问题由单一变量转变成了多变量： 相应的公式如下： 梯度下降算法 $$ \begin{array}{l}{\text { repeat until convergence: }\{} \\ { ...
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2020-02-20 22:12:11
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本文始发于个人公众号： TechFlow，原创不易，求个关注 在之前的文章当中，我们一起推导了 线性回归 的公式，今天我们继续来学习上次没有结束的内容。 上次我们推导完了公式的时候，曾经说过由于有许多的问题，比如最主要的复杂度问题。随着样本和特征数量的增大，通过公式求解的时间会急剧增大，并且如果特征 ...
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2020-02-12 11:11:10
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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。 定义 假设存在一个代价函数 fun：$J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)$ 通过不断地调整$\theta_{0}$和$\theta_{1}$是函数$J\ ...
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2020-01-24 14:27:52
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梯度下降：应用最广泛的求极小值算法。 假设一线性回归模型，它的代价函数为 J(θ0,θ1) 。我们的目标是最小化这个代价函数，而要得到最小的代价函数值关键就在于正确选取 θ0和θ1的值，于是我们引出梯度下降算法。 步骤：1. 初始化θ0和θ1的值，通常取0。 2. 不断改变θ0和θ1的值，试图通过这 ...
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2020-01-20 21:02:16
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梯度下降算法原理讲解——机器学习 1. 概述 梯度下降（gradient descent）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 ...
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2020-01-10 14:12:51
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1 梯度下降的直观解释 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山 ...
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2020-01-07 13:26:50
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另外一种线性回归，它是利用矩阵求导的方式来实现梯度下降算法一样的效果。1. 矩阵的求导首先定义表示m×n的矩阵，那么对该矩阵进行求导可以用下式表示，可以看出求导后的矩阵仍然为m×n这里要用到矩阵迹的特性，trace. 对于一个n阶的方阵（n×n）,它的迹(tr)为对角线元素之和：1. 对于一个实数，... ...
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2019-11-29 15:44:48
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在Andrew Ng的机器学习课程里面，讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放(Feature Scaling)。进行缩放后，多维特征将具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 为了解释为什么特征缩放会帮助梯度下降算法更快地收敛，Andrew给了两幅图来解释：Feature ScalingI... ...
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2019-11-29 10:45:09
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参考资料：梯度下降优化算法总结(必看！！！！！！！) 梯度下降法 (Gradient Descent Algorithm，GD) 是为目标函数J(θ)，如代价函数(cost function), 求解全局最小值（Global Minimum）的一种迭代算法。 为什么使用梯度下降法 我们使用梯度下降法 ...
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2019-11-13 22:30:05
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