在CNN中使用反向传播来更新随机分配的权重、偏差和滤波器。对于值的上升,我们从端到尾用链规则求出梯度,并使用该公式,
New Value = old value - (learning Rate * gradient)
梯度下降是一个优化器,用于优化损失函数。这里还计算了梯度,公式是
New value = old value - (learning Rate * gradient)
如果我在上面给出的解释是错误的,请纠正我。
我的怀疑是:
的反向传播和梯度下降都使用相同的逻辑吗?是否与梯度下降有什么关系?
梯度下降的缺点是什么?
我正在尝试编写一个线性回归模型。
# My example data, X is the height and y is the weight.
X = np.array([[147, 150, 153, 158, 163, 165, 168, 170, 173, 175, 178, 180, 183]]).T
y = np.array([[49, 50, 51, 54, 58, 59, 60, 62, 63, 64, 66, 67, 68]]).T
# Visualize data
plt.plot(X, y, 'ro')
plt.xlabel(&
我正在做一个Matlab项目,我想在Matlab中生成以下函数的梯度:
f(x) = c^T * x - sum (log(bi - (ai ^ T) * x)).
其中ai^T是随机A矩阵nxm的行,其中n=2和m=20 c是随机矩阵nx1,x也是随机nx1。B是随机矩阵mx1。我做了以下工作,但我得到的结果似乎不正确。
function gc0 = gc(x, c, b, A)
for k = 1 : length(A(:,1))
f1(k) = sum(log(b - A(k,:)'*x(k)));
end
gradient(-f1)
gc0 = c - g
为了练习,我决定写一个梯度下降多项式回归的代码
代码:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.optimize import approx_fprime as gradient
class polynomial_regression():
def __init__(self,degrees):
self.degree = degrees
self.weights = np.random.randn(degrees+1)
self.tr