输出中返回nan的梯度下降_梯度下降中的Inf和Nan_导致Nan's的梯度下降算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习中的梯度下降法

机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法（Gradient Descent）处理，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要。...1-1.jpg 定义：当函数y=f(x)的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在，a即为在x0处的导数，记作f'(x0)或df...3.png 在前面导数和偏导数的定义中，均是沿坐标轴讨论函数的变化率。那么当我们讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近方向上的导数值四、梯度定义： ?...五、梯度下降法既然在变量空间的某一点处，函数沿梯度方向具有最大的变化率，那么在优化目标函数的时候，自然是沿着负梯度方向去减小函数值，以此达到我们的优化目标。如何沿着负梯度方向减小函数值呢？...既然梯度是偏导数的集合，那么我们在每个变量轴上减小对应变量值即可。梯度下降法可以描述如下： ?

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IE中时间对象方法getTime返回NaN

在IE中使用Date对象的getTime方法解析以下格式的日期时(2020-12-14 16:00:00)会返回NaN,原因是在IE中使用该方法时参数的格式必须为YYYY/MM//DD let date...= new Date("2020-12-14 16:00:00").getTime() console.log(date) //NaN 使用replace更改日期格式 let date = new Date...("2020-12-14 16:00:00".replace(/-/g, '/')).getTime(); console.log(date) //1607932800000 replace()方法返回一个由替换值替换部分或所有的模式匹配项后的新字符串...模式可以是一个字符串或者一个正则表达式，替换值可以是一个字符串或者一个每次匹配都要调用的回调函数，如果模式是字符串，则仅替换第一个匹配项，原字符串不会改变使用Date.parse方法 let date...，并返回1970-1-1 00:00:00 UTC到该日期对象(该日期对象的UTC时间)的毫秒数，如果字符串无法识别，或者包含了不合法的日期数值(2020-02-31)，则返回NaN

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神经网络中梯度下降算法

神经网络中的后向传播算法其实就是在进行梯度下降，GDBT(梯度提升树)每增加一个弱学习器（CART回归树）,近似于进行一次梯度下降，因为每一棵回归树的目的都是去拟合此时损失函数的负梯度，这也可以说明为什么...总之梯度下降算法的用处十分广泛，我们有必要对它进行更加深入的理解。关于梯度下降算法的直观理解关于梯度下降算法的直观理解，我们以一个人下山为例。...比如下图中的ｕ方向上：其实是可以做到的，我们都学过，在一平面中，任意一向量都可以用两个不共线的基向量表示，也就是说任意一方向上的变化，都可以分解到ｘ和ｙ两个方向上。...个自变量的函数，自变量是θ：首先呢，随机化一个我们梯度下降的初始位置，全部为0吧，当然在神经网络中可不能如此随意：计算梯度，对每一个自变量求偏导：将初始化的值0，代入上式梯度，就可以得到一个具体的向量...其实一样的道理，该负方向同样将其分解到各个自变量的维度上，即其更新过程可写成：式中的减号表示往梯度的负方向改变 а为学习率，是一个大于0的数，它能控制沿着该方向走多长一段距离，不是步长什么才是真正的步长

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梯度下降算法中的偏导公式推导

前言：最近在跟着吴恩达老师(Andrew Ng)的视频课程学习机器学习，该视频是2014年拍的，虽然有点老，但理论却并不过时，是非常经典的机器学习入门教程，也正是因为这是入门教程，所以视频中的有些数学知识只给出了结论却未进行推导...所以随着学习的深入，我不知道为什么的地方也越来越多，所以我决定先搞清楚视频中涉及到的那些未被推导的数学公式之后再继续学习后面的视频教程。...本文是上述所说的系列文章的第一篇，主要对梯度下降算法中的偏导公式进行推导。梯度下降算法是我们在吴恩达老师的教程中遇到的第一个算法，算法中的对代价函数的求导也是我们需要自己推导的第一个数学结果。...我们先来看看梯度下降算法和其代价函数，下图是我从视频中截取出来的： ? 上图左边是梯度下降算法伪码，右边是h和J函数的定义。需要注意的是代价函数J的自变量是和，而不是x和y，x和y只是一些常量。...梯度算法的核心是反复迭代改变和的值直到代价函数J的值达到最小，这里关键是如何去求J的偏导数。下面我们就尝试着来推导它。

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使用动量的梯度下降法

update your weights instead 指数加权平均参考前一篇博客：https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/84837217 使用动量的梯度下降法...如图所示，普通的梯度下降法如图中蓝色画线所示，它在接近最优值红点时，会上下摆动，导致不能很快的收敛到红点，而且如果摆动的幅度过大还会导致发散(紫色画线所示)，这也是为什么不能采用很大的learning_rate...所以我们引入了指数加权平均来计算梯度的平均值，这会抵消大部分梯度的垂直方向上的摆动，同时保留水平方向上的前进速度，使其更快收敛。...使用动量的梯度下降法，“动量”，来自对它的物理上的解释，相当于在一个碗里丢一个小球，通过赋予小球动量，使其减少在碗壁上的左右摆动，让它更快到达碗底，。使用动量的梯度下降法计算方法 ?...vdb=βvdb+(1−β)dbv_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)dbvdb=βvdb+(1−β)db 注意beta=0beta=0beta=0时，就退化成了普通的梯度下降。

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关于梯度下降法的理解

关于梯度下降法的理解，梯度下降法是一个一阶最优化算法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。...,y 使函数z=f(x,y)取得最小值的x,y满足∂f(x,y)/∂x=0，∂f(x,y)/∂y=0 但∂f/∂x=0，∂f/∂y=0只是必要条件，且联立方程式不易求解，梯度下降法是一种替代方法梯度下降法不直接求解方程...) 例：设Δx,Δy为微小的数，在函数z=x^2+y^2中，当x从1变到1+Δx,y从2变到2+Δy时，求使这个函数减少得最快的向量(Δx,Δy) 1、(Δx,Δy)=-η(∂z/∂x,∂z/∂y)=-...η(2x,2y) 2、x=1,y=2 3、(Δx,Δy)=-η(2,4) (η为正的微小常数) 梯度下降法及用法 1、从初始位置p0出发，利用公式求出最陡的坡度点p1 2、从p1出发，利用公式进一步求出最陡的坡度点...,,∂f/∂xn) (Δx1,Δx2,...Δxn)=-η∇f(η为正的微小常数) 另Δx=(Δx1,Δx2,...Δxn) 则Δx=-η∇f 下一篇将通过python实现梯度下降法求值

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python梯度下降算法的实现

本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下简介本文使用python实现了梯度下降算法，支持y = Wx+b的线性回归目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法...(bs=1) 也支持输入特征向量的x维度小于3的图像可视化代码要求python版本 3.4 代码 ''' 梯度下降算法 Batch Gradient Descent Stochastic...np.concatenate((x, b_1), axis=1) self.x = np.concatenate((x, b_1), axis=1) def func(self, x): # noise太大的话，梯度下降法失去作用...np.ones((self.dim + 1, 1), dtype=float) for e in range(epoch): print('epoch:' + str(e), end=',') # 批量梯度下降...，bs为1时等价单样本梯度下降 for i in range(0, self.data_num, bs): y_ = np.dot(x[i:i + bs], w) loss = y_ - y[i:i

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理解梯度下降在机器学习模型优化中的应用

认识梯度下降算法这篇博客的内容是为了介绍梯度下降算法在模型优化中的作用，也就是说，正常的顺序是我们要学习一个模型（确定模型参数），在优化这么未知模型的时候，使用的是梯度下降算法。...需要注意的地方是，上面的内容，我们的变量是x，梯度下降算法每一次改变的也是x的值，而在机器学习中我们的变量是权系数，而已知量是我们的数据，所以下面的内容梯度下降算法每次改变的值是w！！！！！！！...梯度下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，现在更多的用于机器学习中用来递归性地逼近最小偏差模型。尤其是对于神经网络中的反向传播算法，梯度下降法为其提供了理论基础。...批量梯度下降算法梯度的基本概念：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数沿着梯度方向变化最快，变化率最大，在二维平面中梯度也可以表示斜率。...根据批量梯度下降算法中的推导过程，我们可以得出： ?

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基于梯度下降算法的线性回归

矩阵a 乘矩阵b ,一维数组时，ab位置无所谓 return np.sum(inner)/(2*len(X)) c=computeCost(Xnp,ynp,theta) # 没有使用梯度下降的误差值...print(c) #梯度下降算法 def gD(X,y,theta,alpha=0.01,iters=1000): temp=np.array(np.zeros(theta.shape))#初始化参数矩阵...theta.T)-y).T.dot(X) theta=temp cost[i]=computeCost(X, y, theta) return theta,cost#返回迭代一万次后的...theta权重与迭代一万次的一万个损失值 final_theta,cost=gD(Xnp,ynp,theta) final_cost=computeCost(Xnp,ynp,final_theta)#算出的...Population Size') plt.show() 32.072733877455676 算法：基于梯度下降算法的线性回归是使用梯度下降算法进行收敛得到的最佳拟合参数，画出线性拟合的直线，数据集的点零散分布在平面内

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关于梯度下降优化算法的概述

本文旨在为您提供不同的梯度下降优化算法最直观的作用，这将有助于您更好的使用它们。我们首先要看梯度下降的不同变体。然后，我们将简要总结训练过程中的挑战和困难。...我们还将简要介绍算法和架构，以优化并行和分布式设置中的梯度下降。最后，我们将考虑有助于优化梯度下降的其他策略。...根据样本数目的多少，我们在参数更新的准确性与执行更新所需的时间之间进行一个权衡。这部分内容在理解梯度下降在机器学习模型优化中的应用中已有涉及，但是为了翻译的完整性，还是把该内容翻译了。...}J(\theta)θ=θ−η⋅▽θJ(θ) 那么，在每一次更新中我们都需要计算全部的数据集，所以批次梯度下降的速度是非常慢的，而且难以处理并不适合存储的数据集。...我们不会讨论那些在实践中对于高维数据集而言不可行计算的算法。比如二阶方法中的牛顿法。动量随机梯度下降算法在经过峡谷(navigating ravines)时候会碰到问题。

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梯度下降背后的数学之美

此循环重复多次，并确保消费者可以在每个步骤中提供一定的反馈来影响产品的更改策略。实际上，这种看似简单的反复迭代过程很好地体现在梯度下降原理中。...权重向量存在于 x-y 平面中，将对应每个权重的损失函数的梯度与学习率相乘，然后用向量减去二者的乘积。...函数输入由多个变量组成，因此，其中涉及的概念就是多变量演算。偏导数用于评估每个变量相对于其他变量作为常量时的变化情况。 2、梯度梯度实质上输出的是标量值多变量函数多维输入的一维值。...学习率将决定我们采取步长的大小。学习率本质上是一个超参数，它定义了神经网络中权重相对于损失梯度下降的调整幅度。这个参数决定了我们朝着最佳权重移动的速度的快慢，同时将每个步长的成本函数最小化。...这从本质上模仿了梯度下降的理念，在梯度下降中，模型通过后向传播以最终到达山的最低点。山脉类似于在空间中绘制的数据图，行走的步长类似于学习率，感受地形陡峭程度就类似于算法计算数据集参数的梯度。

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【机器学习】梯度下降的Python实现

另外两种流行的梯度下降（随机和小批量梯度下降）建立在主要算法的基础上，你可能会看到比普通批量梯度下降更多的算法。...为了让我们看到数据是什么样子，我将把数据转换成一个数据帧并显示输出。...现在，节目真正开始了：梯度下降！ ? ---- 梯度下降 ? 具体地说，梯度下降是一种优化算法，它通过迭代遍历数据并获得偏导数来寻求函数的最小值（在我们的例子中是MSE）。...然而，由于其随机性，随机梯度下降并不像批量梯度下降那样具有平滑的曲线，虽然它可以返回良好的参数，但不能保证达到全局最小值。学习率调整解决随机梯度下降问题的一种方法是学习率调整。...现在，在小批量梯度下降中，我们不再计算整个训练集或随机样本的偏导数，而是在整个训练集的小子集上计算。这给了我们比批量梯度下降更快的速度，因为它不像随机梯度下降那样随机，所以我们更接近于最小值。

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机器学习中的常见问题——几种梯度下降法

在求解机器学习参数θ\theta 的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD)。...梯度下降法有很多优点，其中，在梯度下降法的求解过程中，只需求解损失函数的一阶导数，计算的代价比较小，这使得梯度下降法能在很多大规模数据集上得到应用。...二、梯度下降法的集中变形形式在具体使用梯度下降法的过程中，主要有以下几种不同的变种，即：batch、mini-batch、SGD和online。其主要区别是不同的变形在训练数据的选择上。...(stochastic gradient descent)可以看成是mini-batch gradient descent的一个特殊的情形，即在随机梯度下降法中每次仅根据一个样本对模型中的参数进行调整，...在线梯度下降法(Online gradient descent)对于所有训练数据只用一次，然后丢弃。每次根据实时的数据计算梯度，进而调整模型中的参数。

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Java 中的 NaN

在这篇文章中，我们对 Java 中的 NaN 进行一些简单的描述和说明和在那些操作的过程中可以尝试这个值，和可以如何去避免。什么是 NaN NaN 通常表示一个无效的操作结果。 ...) 的返回值。...NaN 不能余任何浮点类型数据进行比较，这就表示，任何有 NaN 参与的比较都会返回 false（这里只有一个例外为 “!=” 将会返回 true）。我们将会得到针对 x !...= NaN = " + (NAN != NAN)); 下面的内容就是针对上面代码的输出结果。...同时有关数字的操作和计算的结果并不能产生数字的情况下也会输出为 NaN。

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机器学习中的常见问题——几种梯度下降法

一、梯度下降法在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数ll，接下来便是通过优化算法对损失函数ll进行优化，以便寻找到最优的参数θ\theta 。...在求解机器学习参数θ\theta 的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD)。...梯度下降法有很多优点，其中，在梯度下降法的求解过程中，只需求解损失函数的一阶导数，计算的代价比较小，这使得梯度下降法能在很多大规模数据集上得到应用。...二、梯度下降法的集中变形形式在具体使用梯度下降法的过程中，主要有以下几种不同的变种，即：batch、mini-batch、SGD和online。其主要区别是不同的变形在训练数据的选择上。...在线梯度下降法(Online gradient descent)对于所有训练数据只用一次，然后丢弃。每次根据实时的数据计算梯度，进而调整模型中的参数。

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基于梯度下降的单词向量化

概念让我们回到我们的最终目标：将一个单词转换成向量。向量作为程序的直接输出是困难的，这是由于在系统中训练两个同等权重的变量(就像向量的情况一样)。所以我们的最终输出是一个单数值。...此值仍将转换为向量，第一个值为-1或1（表示积极或消极情绪），第二个值为任意值（表示情绪的大小）。如果我们为每个单词生成一个值，我们可以使用梯度下降来改变这个值，以便每次计算出情绪。...简单，对tweet中每个单词的所有值Sigmoid，输出0到1之间的值，0为负，1为正。...predict_sentiment(new_X[i]) vectors = adjust_vectors(pred_sentiment,y[i],new_X[i]) 基本上，根据tweet中的其他词计算梯度...在我们所看到的所有向量中，它们都是相对于原点的。如果我们认为X轴代表情绪的严重程度，而y轴代表积极/消极，我们就知道原点是完全中性的。

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Python实现简单的梯度下降计算

梯度下降是深度学习的精髓，以至于可以说深度学习又可称为gradient learning。这里以一个简单的回归问题为例。...在初高中时，若想求得极值，则需要先求出该函数的导数。即另y'= 0，再求得极值。而梯度下降法则是累计将x减去每次得到的导数值，而最优的x*值即为差值最小的值的点。这里的每次迭代即为梯度下降。...但在实际计算过程中，无法确切知道具体的函数参数。因此我们假设存在loss的形式如下： ? 式中WX+b为预测的y值，后面的y为y的真实值。...total_error / float(len(sets)) # 返回累加出的平方和的均值随后需要对各函数的梯度值进行计算， ?...= b_current - learningrate * b_gradient return [new_b, new_w] # 返回新的w和b 由此可以开始迭代所有的梯度信息， def

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梯度下降算法的数学原理！

此循环重复多次，并确保消费者可以在每个步骤中提供一定的反馈来影响产品的更改策略。实际上，这种看似简单的反复迭代过程很好地体现在梯度下降原理中。...权重向量存在于 x-y 平面中，将对应每个权重的损失函数的梯度与学习率相乘，然后用向量减去二者的乘积。...函数输入由多个变量组成，因此，其中涉及的概念就是多变量演算。偏导数用于评估每个变量相对于其他变量作为常量时的变化情况。 2、梯度梯度实质上输出的是标量值多变量函数多维输入的一维值。...学习率将决定我们采取步长的大小。学习率本质上是一个超参数，它定义了神经网络中权重相对于损失梯度下降的调整幅度。这个参数决定了我们朝着最佳权重移动的速度的快慢，同时将每个步长的成本函数最小化。...这从本质上模仿了梯度下降的理念，在梯度下降中，模型通过后向传播以最终到达山的最低点。山脉类似于在空间中绘制的数据图，行走的步长类似于学习率，感受地形陡峭程度就类似于算法计算数据集参数的梯度。

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【Pytorch基础】梯度下降算法的改进

回顾上偏文章我们了解到，权重迭代过程中可能遇到鞍点而阻断迭代过程，这是因为每一次迭代都以所有样本（故又称为批梯度下降算法）为依据（前后有直接联系），因此当梯度为零时相应增量也为零，导致新权重与不会改变...为了尽量避免这种情况出现，引入随机梯度下降算法，降低甚至消除权重前后权重间的联系，使得权重有可能从鞍点中‘跳脱’出来。...= 2\cdot x_i \cdot (x_i \cdot w - y_i) 观察公式，随机梯度下降算法与梯度下降算法的区别在于每次迭代依据为随机的单个样本的梯度，而不是所有样本的梯度和平均值，而单个样本之间是独立的...小批量梯度下降算法（MBGD） BGD 与 SGD 各有各的优缺点，那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢？...即，算法的训练过程比较快，而且也要保证最终参数训练的准确率，而这正是小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称 MBGD）的初衷。

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JavaScript 中的 NaN

NaN number JavaScript 中的数字类型是所有数字值的集合，包括 “Not A Number”，正无穷和负无穷。...因此，以上代码片段输出到控制台的结果是 "Is NaN"。...导致 NaN 的运算 1 解析数字在 JavaScript 中，你可以将字符串形式的数字转换为数字。...fontSize * 2 被评估为 undefined * 2，结果为 NaN。当把缺少的属性或返回 undefined 的函数用作算术运算中的值时，将生成 “Not A Number”。...undefined 或 NaN 作为算术运算中的操作数通常会导致 NaN。正确处理 undefined（为缺少的属性提供默认值）是防止这种情况的好方法。

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