每次只选取1个样本，然后根据运行结果调整参数，这就是著名的随机梯度下降（SGD），而且可称为批大小（batch size）为 1 的 SGD。 批大小，就是每次调整参数前所选取的样本（称为mini-batch或batch）数量： 如果批大小为N，每次会选取N个样本，分别代入网络，算出它们分别对应的参 ...
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2021-07-19 16:31:08
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1 前言 线性回归形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于线性回归的解直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线性回归有很好的可解释性。 1.1 什么是回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术 ...
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2021-06-02 18:59:23
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本篇文章从torch的角度去解决了线性回归问题，细节你可能不懂，但也可以发现它是非常简单的，全程没有让你去实现优化器、去实现全连接层、去实现反向传播，在这里你就不需要去实现一个数学公式。你需要做的仅仅是成为一个优秀的调包侠，并且努力成为一个伟大的调参师即可。
至于为什么直接上代码，而不是先讲解to... ...
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2021-04-15 12:48:41
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阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进 ...
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2021-03-18 14:27:25
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背景与思路来源 目前 SR 模型中合成 LR 使用的模糊核问题 目前大多数 SR 的 model 都是用的合成下采样图片来进行训练的，而这些合成的图片常常使用的是 MATLAB 里面的 imresize 函数来进行实现的，这样的做法也就是会使得 SR-kernel 是固定和理想。当然还有很多是用各向 ...
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2021-03-18 14:01:13
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卷积神经网络超详细介绍 文章目录1、卷积神经网络的概念2、 发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 ...
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2021-03-16 13:45:49
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梯度下降： θ 不一定可求。找最低点：每走一步求偏导调整方向。 第一步： 获得目标函数 第二步：交给机器一堆数据，告诉它想要的最终结果，告诉他什么样的算法。 第三步： 如何优化。迭代10000次。完成迭代 随机点，更新参数。 计算损失函数，每个样本都要参数计算。 数据存在： 离群点，噪音点。 小批量 ...
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2021-03-06 14:41:58
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一、监督学习 1、回归模型 1.1 线性回归模型 求解 最小二乘法 梯度下降法 2、分类模型 2.1 K近邻（KNN） 示例 KNN距离计算 KNN算法 2.2 逻辑斯蒂回归 逻辑斯蒂回归 —— 分类问题 Sigmoid函数（压缩函数） 逻辑斯谛回归损失函数 梯度下降法求解 2..3 决策树 示例 ...
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2021-02-10 12:54:48
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TensorFlow优化器及用法 函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。 在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本文将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。 按照损失函数的负梯度成比例 ...
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2021-01-30 12:17:31
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损失函数 总损失定义为： yi为第i个训练样本的真实值 h(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数 又称最小二乘法 正规方程 理解：X为特征值矩阵，y为目标值矩阵。直接求到最好的结果 缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢并且得不到结果 其中y是真实值矩阵，X是特征值矩阵，w是权重矩阵 对其求解关 ...
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2021-01-25 11:38:16
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