摘要：
目录 一元线性回归模型 一元线性回归代价函数图像 梯度下降求解 SGD、BGD、Mini-batchGD的特点 参考资料 在《深度学习面试题03改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中讲到了多种改进的梯度下降公式。而这篇文章和03篇描述的不是一个事情，我们从一个 阅读全文
posted @ 2019-08-20 09:45
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目录 Adagrad法 RMSprop法 Momentum法 Adam法 参考资料 发展历史 标准梯度下降法的缺陷 如果学习率选的不恰当会出现以上情况 因此有一些自动调学习率的方法。一般来说，随着迭代次数的增加，学习率应该越来越小，因为迭代次数增加后，得到的解应该比较靠近最优解，所以要缩小步长η，那 阅读全文
posted @ 2019-08-20 09:44
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目录 一元函数的梯度下降法 多元函数的梯度下降法 参考资料 梯度下降是一种迭代式的最优化手段，在机器学习中一般用于求目标函数的极小值点，这个极小值点就是最优的模型内部参数。相比求解析解的手段，GD的通用性更强，所以受到广泛的使用。 一元函数的梯度下降法 比如求解f(x)=(x-1)2的最小值点 梯度 阅读全文
posted @ 2019-08-20 09:41
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目录 导数 偏导数 方向导数 梯度 参考资料 导数 导数反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。 比如y=x2，在x=1处的导数=2。 导数是通过极限来定义的，某一点的导数=tanψ，但是前提是△x趋近于0，此时tanψ=tanα=该点导数，公式如下： 返回目录 偏导数 在多元函数中 阅读全文
posted @ 2019-08-20 09:40
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posted @ 2019-08-20 00:41
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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_31866177/article/details/88601294 从SGD（SGD指mini-batch gradient 阅读全文
posted @ 2019-08-20 00:39
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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724 “微信公众号” 本文同步更新在我的微信公众号里，地址： 阅读全文
posted @ 2019-08-19 13:49
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深度学习是一个框架，包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief N 阅读全文
posted @ 2019-08-19 13:41
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前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练、提升网络泛化能力的两种策略：Batch Normalization（Batch Normalization）和Layer Normalization（LN）。今天讨论另一种与它们类似的策略：Weight Normalization（Weight Normal 阅读全文
posted @ 2019-08-19 08:37
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之前的博客：http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理，也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法：pointwise，pairwise，listwise。前面已经介绍了pai 阅读全文
posted @ 2019-08-18 18:14
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