梯度下降和隨機梯度下降是機器學習中最常用的演算法之一。關於其具體的原理這裡不多做介紹，網路上可以很方便的找到。例如可以參考部落格：
scala**實現如下：
object sgd
errorsum += y(row)-rowsum
for(col <- 0
until x(0).length)
}loss = 0.0
for(row <- 0
until x.length)
loss += (rowsum - result(row))*(rowsum - result(row))}}
theta
}def stochasticgradientdescent(x:array[array[int]],y:array[int],learnrate:double = 0.001,iternum:int = 1000,thres :double = 0.0001):array[double]=
errorsum += y(row)-rowsum
for(col <- 0
until x(0).length)
loss = 0.0
for(row <- 0
until x.length)
loss += (rowsum - result(row))*(rowsum - result(row))}}
theta
}}
隨機梯度下降演算法
bp神經網路是神經網路的基礎，其中可用隨機梯度下降演算法來加快更新權值和偏置，但是隨機梯度下降演算法總是忘記，下面來好好複習一下 們已經研究出很多梯度下降的變化形式，包括 些更接近真實模擬球體物理運動的變化形 式。這些模擬球體的變化形式有很多優點，但是也有 個主要的缺點 它最終必需去計算代價函式c的...
隨機梯度下降演算法
每次從從訓練樣本集上隨機抽取乙個小樣本集，求其 值和真實值誤差的平均值，作為目標函式，將引數沿著梯度的方向移動，從而使當前的目標函式減少得最多。小樣本集的個數為batch size,通常為2的冪次方，有利gpu加速 代價函式的總和為1m i 1m l x i y i dfrac sum ml x y...
梯度下降演算法 梯度下降演算法為何叫梯度下降？
首先，我們知道乙個演算法的名字可以很好地去解釋乙個演算法，那麼梯度下降演算法是什麼呢？很明顯的，就是用梯度這個工具來解決問題的一種演算法。解決什麼問題呢？如何在乙個函式曲面的某一點，找到乙個函式值變化最大的方向。比如 我們站在山上的某一點，我們想要以最快的速度上山，但是我們的步子大小是一定的，那麼最...