一、梯度下降的作用：
乙個神經網路的典型訓練過程如下：
定義包含一些可學習引數（或者叫權重）的神經網路
在輸入資料集上迭代
通過網路處理輸入
計算損失（輸出和正確答案的距離）
將梯度反向傳播給網路的引數
更新網路的權重，一般使用乙個簡單的規則：weight = weight - learning_rate * gradient
梯度下降是用於選擇選擇網路權重的一種方法
二、什麼是梯度下降：
三、實現梯度下降演算法的基本步驟
1、設定初始值
2、求取梯度
3、在梯度方向上進行引數的更新
四、梯度下降**
pytorch超級容易入門的**：
numpy三種方法的解釋和實現
線性回歸：
#最小二乘法 擬合y=3x+1
n=100
x=torch.rand(
(n))
y=x*3+
1+torch.rand(n)/5
#y=3x+1 加上隨機雜訊
k=variable(torch.tensor([1
]),requires_grad=
true
)b=variable(torch.tensor([0
]),requires_grad=
true
)loss=torch.nn.mseloss(
)for epoch in
range
(100):
l=loss(k*x+b,y)
#mse 最小二乘法
l.backward(
) k.data-=k.grad.data*
0.3 b.data-=b.grad.data*
0.3print
("k=,b=,l="
.format
(k.data[0]
,b.data[0]
,l.data)
) k.grad.data.zero_(
) b.grad.data.zero_(
)
其他較好的未細看的資料：
梯度下降：
神經網路搭建：
線性回歸：
二 梯度下降
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090001 梯度下降
本講ng大牛講解了梯度下降 gradient descent 方法 首先以波特蘭奧勒岡的房屋面積和售價關係為例，講解了監督學習的一般模式，通過乙個訓練集，利用學習演算法，得到乙個假設 歷史原因造成的叫法，就是乙個 模型 當輸入值x進入，通過假設，得到乙個 值y，如圖所示 當只有乙個變數即面積時，其關...
17 梯度下降
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 構造一元二次方程 x np.linspace 1,6,141 y x 2.5 2 1 繪圖 目標函式 def j theta try return theta 2.5 2 1 except retu...