动量 梯度

RNN并没有我们想象中的那么完美，虽然它的参数会比卷积神经网络少，但是它长时间的Training可能会出现Training非常困难的情况。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-202306252228097 ......

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[5]：：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit） ......

众所周知，共轭梯度法可以很好的对正定矩阵进行求解，但是在计算过程中我们往往难以得到正定矩阵，因此很多时候在使用共轭梯度法时难以保证矩阵为正定，那么此时我们依然可以使用共轭梯度法进行近似计算，得到一个还不错的结果，本文就使用共轭梯度法分别对正定矩阵和非正定矩阵两种形式进行对比： 参考： 正定矩阵的生成 ......

▪ momentum（动量，惯性） ▪ learning rate decay # 1 momentum  分 ......

外国网友分享的“共轭梯度”的推导： https://andrew.gibiansky.com/blog/machine-learning/hessian-free-optimization/ 系数矩阵为Hessian矩阵时的使用Pearlmutter trick的共轭梯度解法 Ax = b 的迭代解 ......

[toc] 《基于策略梯度的强化学习算法》 引言 强化学习是一种通过不断地试错和调整策略来最大化长期奖励的学习技术。在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略，并通过执行这些策略来获得奖励。本文将介绍一种基于策略梯度的强化学习算法，该算法将策略梯度用于优化智能体的动作选择。 技术原理及概念 1 ......

首先这个是链式法则：  ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......

# 1 单输出感知机  ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......

# 1 梯度下降简介 ## 1.1 什么是梯度下降  梯度是一个向量 ![image](https:// ......

[toc] 神经网络中的数学基础：梯度下降和反向传播 随着人工智能和机器学习的发展，神经网络已经成为了许多应用中的主要技术。然而，神经网络的训练和优化仍然是一个具有挑战性的问题，其中涉及到许多数学基础和算法。在这篇文章中，我们将讨论神经网络中的两个关键概念：梯度下降和反向传播。 ## 1. 引言 神 ......

模型亮点 随机森林，初始测试集上评分为0.53，调参后测试集上评分为0.85 梯度提升决策树，初始测试集上评分为0.56，调参后测试集上评分为0.88 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 import pandas as pd df=pd.read_csv('bankpep.csv',inde ......

#### 对于adagrad的理解 [“随机梯度下降、牛顿法、动量法、Nesterov、AdaGrad、RMSprop、Adam”，打包理解对梯度下降法的优化_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1r64y1s7fU/?spm_id_fro ......

 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2913371/202306/2913 ......

# 1. Batch(批次) > 对抗临界点的两个方法就是batch 和 momentum 将一笔大型资料分若干批次计算 loss 和梯度,从而更新参数.每看完一个epoch就把这笔大型资料打乱(shuffle),然后重新分批次.这样能保证每个epoch中的 batch 资料不同,避免偶然性. > ......

# 强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法 # 1.强化学习基础知识点 智能体（agent）：智能体是强化学习算法的主体，它能够根据经验做出主观判断并执行动作，是整个智能系统的核心。 环境（environment）：智能体以外的一切统称为环 ......

原文链接： http://tecdat.cn/?p=25939 最近我们被客户要求撰写关于多输出（多因变量）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRES ......

共轭梯度法已经在前文中给出介绍： python版本的“共轭梯度法”算法代码 使用共轭梯度法时，如果系数矩阵为Hessian矩阵，那么我们可以使用Pearlmutter trick技术来减少计算过程中的内存消耗，加速计算。 使用Pearlmutter trick的共轭梯度解法源自论文： Fast Ex ......

在看代码的过程中遇到了共轭梯度法这个概念，对这个算法的数学解释看过几遍，推导看过了，感觉懂了，然后过上一些日子就又忘记了，然后又看了一遍推导，然后过了一些日子也就又忘记了，最后想想这个算法的数学解释就不要再取深究了，毕竟平时也不太会用到，偶尔用到了只要保证代码会写也就OK了。 ......

## 写在前面 本文主要用于围绕矩阵类求梯度等问题进行证明与分析，由于笔者的数理基础浅薄，下面的证明过程若存在错误，欢迎评论指正。 矩阵梯度的通用方法：先将矩阵写成微分形式，$df=tr(GdX)$，然后得到$\nabla f=G^T $ ### 案例1 $\begin{array}{ll}\min ......

本文主要围绕近端梯度下降法（Proximal Gradient Descent）、交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers）、牛顿法来结合实际的案例进行推导分析，主打一个面向对象。 ......

一、实验目的 掌握共轭梯度法的基本思想及其迭代步骤；学会运用MATLAB编程实现常用优化算法；能够正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序。 二、实验内容 （1）求解无约束优化问题：min f(x)=100(x1^2-x2)^2+(x1-1)^2,x∈R； （2）终止准则取||f(x^k)||<=1 ......

# 激活函数及其梯度 1959年科学家对青蛙神经元的机制进行了研究，发现神经元不是对所有的输入都响应，而是只有值大于某个阈值时才会响应，且输出的值是固定的。 科学家借鉴这种机制发明了神经元模型。 这个函数在z=0处是不连续的，没法求它的导数，无法使用梯度下降进行优化。 为了解决这问题，科学家引入了新 ......

# 单层感知机的梯度推导  w10表示前一层的第1节点和这一层的第0节点相连。 ![image- ......

# 多层感知机的梯度推导  pytorch实现 注：torch.randn(m,n)生成m行n列 ......

# 梯度下降 我们的目的是找到使预测值最接近真实值的参数，也就是使损失函数最小的参数，即求解损失函数的极值点。于是引入梯度下降的方法，这是被使用最广泛的优化算法。 梯度下降算法是通过一次次的去调整参数，使得损失函数下降到极小值。 ## 什么叫梯度？ 梯度就是下降的方向，它的值为损失函数的偏导数。学习 ......

问题建模: Model 参数 , 输入 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/ ......

一、数学优化 1.1 定义 Mathematical Optimization（数学优化）问题，亦称最优化问题，是指在一定约束条件下，求解一个目标函数的最大值（或最小值）问题。 根据输入变量 𝑿 的值域是否为实数域，数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题． 在连续优化问题中，根据是否有变量 ......

首先，根据目标函数，我们计算其梯度和海森矩阵： syms x1 x2; f = 100*(x2 - x1^2)^2 + (1 - x1)^2; grad_f = gradient(f, [x1, x2]); grad_f_fun = matlabFunction(grad_f); hes_f = h ......

前言 这篇笔记记录了线性回归的梯度下降相关公式的推导。 符号说明： $h$ ：假设函数，是学习算法对线性回归问题给出的一个解决方案。 $J$ ：代价函数，是对 $h$ 和实际数据集之间的误差的描述。 $m$ ：数据集的大小。 $x^{(i)},y^{(i)}$： 第 $i$ 个数据。（$1\le i ......

实验2 感知机算法与支持向量机算法 一、预备知识 1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤 1.感知机算法求解 采用whi ......