梯度下降算法的正确步骤是什么?

简介: 梯度下降算法的正确步骤是什么?

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



相关文章
|
17天前
|
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】
|
8天前
|
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。
|
8天前
|
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。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 C语言
【深度学习】优化算法:从梯度下降到Adam
【深度学习】优化算法:从梯度下降到Adam
42 1
|
5天前
|
算法 程序员 数据处理
【数据结构与算法】使用单链表实现队列:原理、步骤与应用
【数据结构与算法】使用单链表实现队列:原理、步骤与应用
|
5天前
|
存储 算法 编译器
【数据结构与算法】使用数组实现栈:原理、步骤与应用
【数据结构与算法】使用数组实现栈:原理、步骤与应用
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
《PyTorch深度学习实践》--3梯度下降算法
《PyTorch深度学习实践》--3梯度下降算法
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【机器学习】描述K-means算法的步骤
【5月更文挑战第11天】【机器学习】描述K-means算法的步骤
|
2月前
|
算法 安全
死锁相关知识点以及银行家算法(解题详细步骤)
死锁相关知识点以及银行家算法(解题详细步骤)
34 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法
【算法 | 实验7】以最小的步骤收集所有硬币(算法正确性还没想清楚)
题目 最小步骤收集硬币 有许多相邻排列的硬币堆。我们需要以最少的步骤收集所有这些硬币,在一个步骤中,我们可以收集一个水平线的硬币或垂直线的硬币,收集的硬币应该是连续的。 输入描述 输入第一行整数N表示硬币堆的数量
45 0