梯度下降算法的正确步骤是什么？
a.用随机值初始化权重和偏差
b.把输入传入网络，得到输出值
c.计算预测值和真实值之间的误差
d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值
梯度下降算法的正确步骤是什么？
2021-12-25
331
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
梯度下降算法的正确步骤是什么？
目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习
算法
大数据
|
5月前
|
机器学习/深度学习
算法
PyTorch
【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】
【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】
98
0
0
|
2月前
|
机器学习/深度学习
算法
深度学习中的优化算法：从梯度下降到Adam
本文深入探讨了深度学习中的核心——优化算法，重点分析了梯度下降及其多种变体。通过比较梯度下降、动量方法、AdaGrad、RMSProp以及Adam等算法，揭示了它们如何更高效地找到损失函数的最小值。此外，文章还讨论了不同优化算法在实际模型训练中的表现和选择依据，为深度学习实践提供了宝贵的指导。
89
7
7
|
1月前
|
机器学习/深度学习
算法
|
3月前
|
机器学习/深度学习
算法
Python
探索机器学习中的梯度下降优化算法
【8月更文挑战第1天】在机器学习的广阔天地里，梯度下降法如同一位勇敢的探险家，指引我们穿越复杂的数学丛林，寻找模型参数的最优解。本文将深入探讨梯度下降法的核心原理，并通过Python代码示例，展示其在解决实际问题中的应用。
73
3
3
|
5月前
|
机器学习/深度学习
分布式计算
并行计算
算法金 | 再见！！！梯度下降（多图）
**梯度下降及其优化算法简述**
梯度下降是一种优化算法，广泛用于机器学习和深度学习，通过迭代更新模型参数以最小化损失函数。它有几种变体，包括批梯度下降（使用全部数据）、随机梯度下降（单个样本）和小批量梯度下降（小批量样本）。每种形式在计算效率和稳定性上各有优劣。
69
4
5
|
5月前
|
算法
梯度下降算法（二）
梯度下降法中，学习率选择至关重要。0.3的学习率导致无法找到最小值且产生震荡，而0.01则使结果接近最优解（2.99998768）。当学习率进一步减小至0.001，点远离最低点。通过迭代次数增加至1000次，可更接近最低点（2.999999999256501）。梯度下降用于最小化损失，学习率控制参数更新步长，需平衡收敛速度和稳定性。迭代次数和初始点也影响模型性能，合适的初始化能加速收敛并避开局部极小值。
64
3
3
|
5月前
|
机器学习/深度学习
存储
算法
梯度下降算法（一）
梯度下降是一种迭代优化算法，用于找到多变量函数的最小值。它不直接求解方程，而是从随机初始点开始，沿着梯度（函数增大幅度最大方向）的反方向逐步调整参数，逐步逼近函数的最小值。在单变量函数中，梯度是导数，而在多变量函数中，梯度是一个包含所有变量偏导数的向量。通过计算梯度并乘以学习率，算法更新参数以接近最小值。代码示例展示了如何用Python实现梯度下降，通过不断迭代直到梯度足够小或达到预设的最大迭代次数。该过程可以类比为在雾中下山，通过感知坡度变化来调整前进方向。
105
2
2
|
5月前
|
机器学习/深度学习
算法
C语言
|
5月前
|
算法
程序员
数据处理