參數優化方法(梯度下降、牛頓法、擬牛頓法)
1 分類 梯度法，共軛梯度法，牛頓法，擬牛頓法，蒙特卡洛法、Steepest Descent（SD）、L-BFGS等參數優化方法。 參數優化目標 在機器學習中，在定義好損失函數好，希望通過參數優化，使得損失函數最小。 2 梯度下降法（最速下降法） 沿着梯度向量的方向，更加容易找到函數的最大值。反過來說，沿着梯度向量相反的方向（去負號），則就是更加容易找到函數的最小值。 批量梯度下降法（Batch
相關文章
- 1. 迴歸優化方法——梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法
- 2. 數學分析|最優化——梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法等
- 3. 牛頓法，梯度下降法，擬牛頓法
- 4. 一文詳解梯度下降法,牛頓法,擬牛頓法
- 5. 梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法
- 6. 隨機梯度下降，批量梯度下降，牛頓法，擬牛頓法
- 7. 梯度下降、牛頓法、擬牛頓法詳細介紹
- 8. 梯度下降、牛頓法和擬牛頓法
- 9. 梯度下降、牛頓法、擬牛頓法比較
- 10. 常見的幾種最優化方法（梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等）
- 更多相關文章...
- • ASP Contents.Remove 方法 - ASP 教程
- • ASP Contents.RemoveAll 方法 - ASP 教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
