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來自: 520jefferson > 《機器學習/深度學習/tensorflow》
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無約束最優(yōu)化方法
收斂快是牛頓迭代法最大的優(yōu)點,但也有致命的缺點:Hesse矩陣及其逆的求解計算量大,更何況在某個迭代點Xk處Hesse矩陣的逆可能根本就不存在(即Hesse矩陣奇異),這樣無法求得Xk+1。Hesse矩陣在擬牛頓...
可變學習率
現(xiàn)在一般求解權(quán)值和閾值,都是采用梯度下降之類的搜索算法(梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等),這些算法會先初始化一個解,在這個解的基礎上,確定一個搜索方向和一個移動步長(各...
最優(yōu)化方法
這類方法的主要缺點是每次迭代都要計算函數(shù)的二階導數(shù)矩陣,并對該矩陣求逆。因此對于非二次函數(shù),如果采用上述牛頓迭代公式,有時會使函數(shù)值上升2、阻尼牛頓法阻尼因子,沿牛頓方向進行一維搜索的最佳...
【干貨】深度學習這么講你肯定能讀懂
梯度下降算法。梯度是個啥?我想最開始接觸梯度的各位是在方向?qū)?shù)那一章接觸這一概念的,如果老師沒怎么講的話可能有些人還不知道梯度是...
梯度算法求步長的公式
但是會收斂于某一個 局部最優(yōu)點,只適合低自由度圖像的配準 2)GD:梯度下降法 1、定義 步長為迭代次數(shù)的函數(shù) 2、 不確定性搜索算法的梯...
【機器學習算法系列】機器學習中梯度下降法和牛頓法的比較
【機器學習算法系列】機器學習中梯度下降法和牛頓法的比較▼▼。梯度下降法用來求解目標函數(shù)的極值??梢钥闯觯荻认陆捣ǜ聟?shù)的方...
大學期末考試機械優(yōu)化設計復習題
13.目標函數(shù)是n維變量的函數(shù),它的函數(shù)圖像只能在n+1,空間中描述出來,為了在n維空間中反映目標函數(shù)的變化情況,常采用目標函數(shù)等值面的方法。共軛梯度法的第一個搜索方向取負梯度方向,這是最速下降...
R語言梯度下降和牛頓法
實際上,上述梯度下降算法為批量梯度下降,本文以僅此為例來講解,因為當你理解之后你會發(fā)現(xiàn),其他類型的梯度下降算法均為此算法的變種...
最優(yōu)化算法之牛頓法、高斯-牛頓法、LM算法
上一篇文章中主要講解了最優(yōu)化算法中的梯度下降法,類似的算法還有牛頓法、高斯-牛頓法以及LM算法等,都屬于多輪迭代中一步一步逼近最優(yōu)...
微信掃碼,在手機上查看選中內(nèi)容