梯度下降法并不是下降最快的方向，它只是目标函数在当前的点的切平面（当然高维问题不能叫平面）上下降最快的方向。
作者：叶 虎 编辑：祝鑫泉 一 概述 梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法。对于深度学习模型，基本都是采用梯度下降算法来进
前 言 无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生，我经常需要优化各种代码，以便提高其整体的运行速度。 一般情况下，最优状态会伴随问题的最佳解决方案。如果阅读近期发表的关于优化问题的文章的话，你会发现，优化问题在现实生活中扮演着非常重要的作用。 机器学习中的优化问题与我们刚刚提到的内容有些许不同。通常情况下，在优化的过程中，我们非常清楚数据的状态，也知道我们想要优化哪些区域。但是，在机器学习中，我们本就对“新数据”一无所知，更不
本篇文章向大家介绍梯度下降（Gradient Descent）这一特殊的优化技术，我们在机器学习中会频繁用到。 前言 无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生，我经常需要优化各种代码，以便提高其整体的运行速度。 一般情况下，最优状态会伴随问题的最佳解决方案。如果阅读近期发表的关于优化问题的文章的话，你会发现，优化问题在现实生活中扮演着非常重要的作用。 机器学习中的优化问题与我们刚刚提到的内容有些许不同。通常情况下，在优化的
【新智元导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架，然后介绍它们所存在的问题与挑战，接着介绍一些如何进行改进来解决这些问题，随后，介绍如何在并行环境中或者分布式环境
深度学习算法的本质是优化，实现的途径就是通过调整参数，使得损失尽可能的小。优化器就是实现优化的手段，它沿着损失函数导数的反方向调整参数，使得损失函数取值尽可能的小，从而达到优化的目的。
【新智元导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架，然后介绍它们所存在的问题与挑战，接着介绍一些如何进行改进来解决这些问题，随后，介绍如何在并行环境中或者分布式环
在之前的文章中，我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。
深度卷积神经网络通常采用随机梯度下降类型的优化算法进行模型训练和参数求解。经过近几年深度学习的发展，也出现了一系列有效的网络训练优化新算法。在实际工程中，Pytorch 和 Keras 等框架几乎都已经封装好了最新的优化器算法，我们只需根据自身需要选择合适的优化器即可。但是理解一些典型的一阶优化算法还是很有必要的，本文将简单介绍这些算法的定义。
该文翻译自An overview of gradient descent optimization algorithms。 总所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。 这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的
这门课，共有36个视频，每个视频播放的时间不一。我按着视频播放的顺序，观看，聆听和学习，并结合讲义，做学习笔记。我做学习笔记目的有三：
机器学习的优化（目标），简单来说是：搜索模型的一组参数 w，它能显著地降低代价函数 J(w)，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估（经验风险）和额外的正则化（结构风险）。与传统优化不同，它不是简单地根据数据的求解最优解，在大多数机器学习问题中，我们关注的是测试集（未知数据）上性能度量P的优化。
在深度学习中，你一定听说过“梯度下降”，在绝大部分的神经网络模型里有直接或者间接地使用了梯度下降的算法。深度学习的核心：就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，通过反向传播进而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么如果想要这个模型达到我们想要的效果，这个“学习”的过程就是深度学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中，BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。虽然不同的梯度下降算法在具体的实现细节上会稍有不同，但是主要的思想是大致一样的。
1 梯度下降法（Gradient Descent）1.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）1.2 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）1.3 mini-batch 梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 存在的问题2 梯度下降优化算法2.1 Momentun动量梯度下降法2.2 Nesterov accelerated gradient（NAG）2.3 自适应学习率算法（Adagrad）2.4 均方根传递算法（Root Mean Square prop，RMSprop）2.5 自适应增量算法（Adadelta）2.6 适应性矩估计算法（Adam）
今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了，上 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ ——梯度下降
深度学习框架目前基本上都是使用梯度下降算法及其变种进行优化，通常意义上大家会认为原始的梯度下降算法是最弱的，但事实上并非如此。
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的（state-of-the-art）机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。 但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。 An overview of gradient descent optimization algorithms 这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 详细对比了梯度下降算法中的不同变种，并帮助使用者根
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的（state-of-the-art）机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。
学习率（Learning Rate）是机器学习和深度学习中一个至关重要的概念，它直接影响模型训练的效率和最终性能。简而言之，学习率控制着模型参数在训练过程中的更新幅度。一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时，提高训练效率。然而，学习率的选择并非易事；过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。
在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
每次更新我们需要计算整个数据集的梯度，因此使用批量梯度下降进行优化时，计算速度很慢，而且对于不适合内存计算的数据将会非常棘手。批量梯度下降算法不允许我们实时更新模型。
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
学习率的设定 global_step = tf.Variable(0,trainble=False) starter_learning = 0.1 # 初始学习率为0.1 # 每隔10000次学习率变为原来的0.96 learning_rate = tf.exponential_dacay(starter_learning_rate,\ global_setp,10000,0.96,staircase=True) optimizer = tf.GradientDescent(learning_rate) optimizer.minimize(...my_loss...,global_step=global_setp)
毕业于哈佛，前Quora数据科学主管，现工作于Waymo的Lili Jiang，在20年初编写了一个软件，
翻译 | AI科技大本营（微信ID：rgznai100） 梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒子一样，很难得到它们优缺点的实际解释。 近日，Sebastian Ruder针对2017年优化算法的一些新方法，整理出了一份2017深度学习优化研究亮点报告，值得关注。 近年来有很多不同的优化算法被提出来了，这些算法采用不同
梯度下降是最流行的优化算法之一并且目前为止是优化神经网络最常见的算法。与此同时，每一个先进的深度学习库都包含各种算法实现的梯度下降（比如lasagne, caffe 和 keras的文档）。然而，这些算法经常作为黑盒优化程序使用，所以难以感受到各种算法的长处和不足。 本次分享旨在为您提供对不同梯度算法的直观感受，以期会帮助您更好地使用不同的梯度下降算法。首先，会罗列各种梯度下降算法的变种并简单地总结算法训练阶段的挑战。然后，会通过展示解决问题的动机和依据这些动机来推导更新法则，以介绍最常见的优化算法。本次也
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除了参数更新速度比较慢，梯度下降算法还有没有其它的缺点呢？在介绍回归时，我们使用的是平方误差的目标函数，这个函数形式简单，所以使用梯度下降算法没有出现问题，但是目标函数如果稍微复杂一点，梯度下降算法就会容易陷入局部最优解。比如下面这种比较复杂的目标函数。
优化算法主要用于调整神经网络中的超参数，使得训练数据集上的损失函数尽可能小。其核心逻辑是通过计算损失函数对参数的梯度（导数）来确定参数更新方向。
在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间的差距，差距越大代表越不相似
本文介绍了梯度下降算法的起源、批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降，以及它们在机器学习中的重要性。通过这些算法，可以优化模型权系数，从而提高模型的性能。
如今机器学习的数据集动则几千万或上亿，如果运用我们之前学过的 Batch 梯度下降算法，就会发现效率很低，因为在梯度下降时，每次循环都要对所有的数据进行求和，这会浪费大量的时间。有没有更好的方法去处理大数据呢？答案是有的。我们在处理大数据时，会选择随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent）。
对于凸优化来说，任何局部最优解即为全局最优解。用贪婪算法或梯度下降法都能收敛到全局最优解，损失曲面如下。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/147275344
继在《要做好深度学习任务，不妨先在损失函数上「做好文章」》一文中为大家深入浅出地介绍了损失函数的相关知识后，Deep Learning Demystified 编辑、数据科学家 Harsha Bommana 本次接着从优化的角度，结合数学方式和可视化图，带大家以「看得见」的方式来了解神经网络如何一步步找到最小化的损失值，并最终实现最优化。
在深度模型中我们通常需要设计一个模型的代价函数（或损失函数）来约束我们的训练过程，训练不是无目的的训练，而是朝着最小化代价函数的方向去训练的。本文主要讨论的就是这类特定的优化问题：寻找神经网络上一组参
梯度下降法及其Python实现 基本介绍 梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。 梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。 下面将通过公式来说明梯度下降法。 建立模型为拟合函数h(θ) : 接下来的目标是将该函数通过样本的拟合出来，得到最佳的函数模型。因此构建损失函数J(θ)（目的是通过求解minJ(θ)
论文：ADMM for Efficient Deep Learning with Global Convergence
深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题
本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！
整理自Andrew Ng的machine learning课程。 目录： 梯度下降算法 梯度下降算法的直观展示 线性回归中的梯度下降 前提： 线性回归模型 ：$h(\theta_0,\theta_1)=\theta_0+\theta_1x$ 损失函数：$J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^m (h_\theta(x^(i))-y^(i))^2$ 1、梯度下降算法 目的：求解出模型的参数 / estimate the parameters in the
简单来说，梯度下降就像是从山顶出发，到达最低的谷底，但下山过程中可能误入歧途，走入不是最低的谷底，即局部最优。
大数据学习有其特有的问题。具体来说，是计算问题。 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集？
其实很多时候应该审视一下自己，知道自己的不足和长处，然后静下来去做一些事情，只有真正静下来才能深下去，只有深下去了才能有所突破，不要被别人的脚步带跑，无论什么时候专而精更重要，同时我也知自己的不足，有点狂、有点浮躁、坚持自己观点喜欢争论、说话有时候伤人等等，但是我的优点也正在此（下面是05年9月份写的《自己-社会-机器学习》的一篇文章，虽然有点浮躁，但是值得我再去回顾）：感觉自己成长了不少，不再抱怨，不再发脾气，不再那么要强，不再看重别人的眼光，更加注重自己的评价，开始接受一些事情，棱角开始慢慢圆滑，但是我了解自己，是绝不会消失，有些东西决不能随波逐流，社会锻炼了我们，最终也会将越来越好的自己放到社会中实践，这是一个无限循环的事情，最后的结果就是社会和我们都将越来越好，这也是一个漫长的过程，也需要充足的空间给我们释放，这就要看你的程序的时间复杂度和空间复杂度，这个好了，过程就会快一点，其实想一下，很多时候，我们就是在找一个最优解，但是社会的进步估计我们永远找到的也只能是局部最优了吧，也就是说在某个时间段我们尽最大可能想到的最好决策，至于全局最优解，这个问题还真是个无人能解的问题吧，马克思列宁提的共产主义可能就是我们最想要的那个损失函数的最小值，但是怎么能找到那个最适合的权重呢，来达到全局最优，值得思考？我们可能要像梯度下降那样了，慢慢的来调节权重，达到某阶段的最优，当然大神们都有自己的方法，这点不能否认，但是弯路是要走的，不如把眼光放长远，让我们一起期待。
Hello大家好，本期将和大家一起分享和讨论一下深度学习中的一个基础组件：Optimizer，也就是优化器。这是一个在炼丹过程中容易被忽视，但其实又非常重要的组件。接下来几分钟里，让我们重温优化器的发展和应用，希望对大家有所帮助。本期是机器学习基础三篇中的第二篇，希望大家多多支持~
创世纪 2:7： “耶和华神用地上的尘土造人，将生气吹在他鼻孔里，他就成了有灵的活人。” 上一篇8 万能函数的形态：人工神经网络解封了人工神经网络，如果用非常简短的语言来概括它，我更喜欢维基百科的诠释： 人工神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。 就这样，人类照着上帝创造生灵万物的手法，居然也徒
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