1樓:村里唯一的希望喲
如果grad為梯度陣mean(mean(grad))就是所有點灰度梯度的平均值。
其實是一回事了。最小化損失函式,就用梯度下降,最大化似然函式,就用梯度上公升。
本質上都是一樣的。
梯度下降演算法是屬於回歸問題的一部分麼?是所有機器學習線性回歸都是梯度演算法嗎?
2樓:匿名使用者
梯度下復
降法是乙個最優化算法制,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。
梯度下降法(gradient descent)是乙個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。
常用於機器學習和人工智慧當中用來遞迴性地逼近最小偏差模型。
顧名思義,梯度下降下法的計算過程就是沿遞度下降的方向求解極小值(也可以沿遞度上公升方向求解極大值)。
其迭代公式為
,其中代表梯度負方向,
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到,步長的確定比較麻煩,太大了的話可能會發散,太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定,即把下乙個點的座標ak+1看做是的函式,然後求滿足f(ak+1)的最小值的 即可。
因為一般情況下,梯度向量為0的話說明是到了乙個極值點,此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時,演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可,可以設定個非常小的常數閾值。
機器學習 吳恩達 為什麼線性回歸和邏輯回歸的梯度下降演算法一樣
3樓:萌比喲
邏輯回歸:y=sigmoid(w'x)
線性回歸:y=w'x
也就是邏輯回歸比線性回歸多了乙個sigmoid函式,sigmoid(x)=1/(1+exp(-x)),其實就是對x進行歸一化操作,使得sigmoid(x)位於0~1
邏輯回歸通常用於二分類模型,目標函式是二類交叉熵,y的值表示屬於第1類的概率,使用者可以自己設定乙個分類閾值。
線性回歸用來擬合資料,目標函式是平法和誤差
4樓:努力向前
這個是通過求導求出來的,只是兩個目標函式的導數一樣罷了
機器學習 為什麼會使用梯度下降法
5樓:匿名使用者
梯度下降法是乙個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義,梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值(也可以沿梯度上公升方向求解極大值)。
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到,步長的確定比較麻煩,太大了的話可能會發散,太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定,即把下乙個點的座標看做是ak+1的函式,然後求滿足f(ak+1)的最小值即可。
因為一般情況下,梯度向量為0的話說明是到了乙個極值點,此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時,演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可,可以設定個非常小的常數閾值。
6樓:不是7個漢字嗎
機器學習問題中涉及到大量優化問題,很多時候難以直接使偏導取零來得到最優解,這個時候就需要梯度下降法及其衍生模型來迭代地取得最優解了。
梯度下降演算法中,為什麼要進行特徵值縮放
7樓:山東雲唐科技
梯度下降法是乙個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義,梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值(也可以沿梯度上公升方向求解極大值)。
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到,步長的確定比較麻煩,太大了的話可能會發散,太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定,即把下乙個點的座標看做是ak+1的函式,然後求滿足f(ak+1)的最小值即可。
因為一般情況下,梯度向量為0的話說明是到了乙個極值點,此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時,演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可,可以設定個非常小的常數閾值。
方向導數與梯度方向導數與梯度怎麼求
教學目的 使學生理解方向導數與梯度的概念，掌握方向導數與梯度的計算。而教學重點 計算方向導數與梯度。同樣教學難點 梯度與方向導數關係。方向導數與梯度 方向導數與梯度怎麼求 首先你要算函式在一點的剃度 他就是一函式在該點對所有分量的一階偏導數的值為分量構成的向量，而方向導數就是 函式在該點的剃度向量與...
什麼是方向梯度直方圖,對於sift演算法中梯度直方圖這塊一直不懂，哪位大神能解釋解釋。。。
方向梯度直方抄圖 histogram of oriented gridients 縮寫為hog，是襲目前bai計算機視覺 模式識別領域du很常用zhi的一種描述影象區域性紋dao理的特徵。這個特徵名字起的也很直白，就是說先計算 某一區域中不同方向上梯度的值，然後進行累積，得到直方圖，這個直方圖呢，就...
梯度散度旋度在高數書哪一章,解釋下梯度散度和旋度，淺顯易懂些，謝謝
高數書中，梯度在多元微積分這一章 散度和旋度在場論初步或曲線積分與曲面積分這一章。解釋下 梯度 散度 和 旋度 淺顯易懂些，謝謝 梯度是向量，其大小為該點函式的最大變化率，即該點的最大方向導數。梯度的方向為該點最大方向導數的方向，即與等值線 面 相垂直的方向，它指向函式增加的方向。三維空間中的乙個向...