简单例子说明梯度下降、momentum和学习率衰减

学习统计学你会学到很多关于基于梯度的方法，但是不久前我读了Uber AI的人写的一篇非常有趣的文章，他表明在解决Atari游戏时，简单的遗传算法与最复杂的基于梯度的RL方法是挺有竞争力的。首先，对于那些还不知道的人，神经进化描述了进化和遗传算法在训练神经网

文章迁移说明：此文已由lightinglei于2019-02-18发布，是本人的另外一个账号，现同步迁移至本账号。假设真实值为y取值为0或1,0代表不会消费，1代表会消费；如果我们能与预测值f无限接近这真实值y的一组w和b，那就可以进行判断了，如何判断两者

plt.plot # 红色星形的点。W = tf.Variable # 初始化 Weight. b = tf.Variable # 初始化 Bias. y = W * x_data + b

**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。通过不断地调整\和\是函数\取得最小值。梯度下降就是使J不断通过导数下降的一种算法\\(a\)是学习率，也就是梯度下降的效率。如果学习效率过小，

学习机器学习时作为基础概念。梯度下降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，进而从数学上解释梯度下降算法

BGD批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本 Mold 一直在更新。而SGD算法是从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了。

梯度下降法是目前最常用的优化算法之一，也是目前最常用的神经网络优化方法。同时，每个最先进的深度学习库都包含各种优化梯度下降算法的实现。但大多数都是针对单个节点的训练——假设训练发生在单个GPU/CPU上。随着神经网络规模的日益增大，一些分布式和并行的训练算

在多元函数微分学中，我们都接触过梯度的概念。这是百度百科给出的解释。以二元函数f(x,y)为例。fx, fy分别表示f对x，y的偏导数。不难理解，对于损失函数，其梯度的方向指向误差增加最快的方向，大小为该点误差的增加率。因此，要找到损失最小的点，也就是找到

神经网络就是一个”万能的模型+误差修正函数“，每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计中一个常见的任务就是拟合，也就是给定一些样本点，用合适的

近日，Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统，它能将自动微分内嵌于 Julia 语言，从而将其作为第一级的语言特性。也就是说，我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了？都不需要再调用 TensorFlow

如今机器学习的数据集动则几千万或上亿，如果运用我们之前学过的 Batch 梯度下降算法，就会发现效率很低，因为在梯度下降时，每次循环都要对所有的数据进行求和，这会浪费大量的时间。有没有更好的方法去处理大数据呢？我们在处理大数据时，会选择随机梯度下降算法。红

目标是让产品更贴合用，让用户做出反馈，以获得设计开发出的产品与优秀的产品二者之间误差最小，梯度下降算法背后的原理和这基本一样。目的梯度下降算法是一个迭代过程，它将获得函数的最小值。假设数据与一组学生的身高和体重有关。

前言这篇notebook是关于机器学习中logistic回归，内容包括基于logistic回归和sigmoid分类，基于最优化方法的最佳系数确定，从疝气病症预测病马的死亡率。操作系统：ubuntu14.04 运行环境：anaconda-python2.7

梯度下降法不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，用于最小化一个效用函数。简单理解梯度下降法假设存在一个只有一个参数 $\theta$ 的损失函数 $J$，想找到最小极值处的 $\theta$，如图所示：。借助于损失函数 $J$ 在 $\the

关于神经网络的基础理解在知乎下面两个回答已经说的很好了如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？--王小龙 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？激活函数要对非线性问题进行建模，我们可以直接引入非线性函数。我们可以用非线性函数将每个隐藏层节点像管道一

足够深就是网络层数足够深，足够广就意味着不能从传统尺度来解决问题，而应该是多尺度，也就是multi-scale。但是随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。这两种问题都是由于神经网络的特殊结构和特殊求参数方法造成的，也就是链式求

我喜欢 TensorFlow 的其中一个原因是它可以自动的计算函数的梯度。我们只需要设计我们的函数，然后去调用 tf.gradients 函数就可以了。是不是非常简单。接下来让我们来举个例子，具体说明一下。x = tf.placeholder # mnis

前言最近机器学习越来越火了，前段时间斯丹福大学副教授吴恩达都亲自录制了关于Deep Learning Specialization的教程，在国内掀起了巨大的学习热潮。本着不被时代抛弃的念头，自己也开始研究有关机器学习的知识。都说机器学习的学习难度非常大，但

本文将展示一种通过使用Keras中的回调访问机器学习模型权重来调整超参数的简单方法。目标调优通常是通过观察连续迭代中成本函数的趋势来执行的。好的机器学习模型具有持续降低的成本函数，直到达到一定的最小值。介绍成本函数是衡量机器学习模型误差程度的指标，用于估算

小伙伴们大家好呀~~用Numpy搭建神经网络，我们已经来到第二期了。第一期文摘菌教大家如何用Numpy搭建一个简单的神经网络，完成了前馈部分。这一期，为大家带来梯度下降相关的知识点，和上一期一样，依然用Numpy实现梯度下降。在代码开始之前，先来普及一下梯

之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。分别求出 j=0 和 j=1 时代价函数的偏导数，这个算法也叫