詳解機器學習中的梯度消失、**原因及其解決方法
導數、方向導數和梯度
要了解梯度下降演算法是什麼首要知道梯度是什麼，導數和方向導數又是了解梯度的前提。
導數導數反映的是函式y=f(x)在某一點處沿x軸正方向的變化率，如果f』(x)>0，說明f(x)的函式值在x點沿x軸正方向是趨於增加的；如果f』(x)<0，說明f(x)的函式值在x點沿x軸正方向是趨於減少的。
方向導數
方向導數是某一點在某一趨近方向上的導數值，即導數或偏導數是函式在x軸正方向的變化率，而方向導數是函式在其他特定方向上的變化率。
梯度梯度的提出只為回答乙個問題： 函式在變數空間的某一點處，沿著哪乙個方向有最大的變化率？
函式在某一點的梯度是這樣乙個向量，它的方向與取得最大方向導數的方向一致，而它的模為方向導數的最大值。
也就是說梯度即函式在某一點最大的方向導數，函式沿梯度方向函式有最大的變化率。
知道了函式沿梯度方向有最大的變化率，那麼在機器學習中我們為了最小化損失，在優化目標函式的時候就可以沿著負梯度方向去減小函式值，以此達到我們的優化目標，這就是梯度下降演算法。
梯度下降演算法
梯度下降法和隨機梯度下降法
批量梯度下降法 batch gradient descent 在更新引數時使用所有的樣本來進行更新 隨機梯度下降法 stochastic gradient descent 求梯度時沒有用所有的m個樣本的資料，而是僅僅選取乙個樣本j來求梯度。小批量梯度下降法 mini batch gradient d...
梯度下降法
梯度下降法 是乙個一階 最優化演算法 通常也稱為 最速下降法 我之前也沒有關注過這類演算法。最近，聽史丹福大學的機器學習課程時，碰到了用梯度下降演算法求解線性回歸問題，於是看了看這類演算法的思想。今天只寫了一些入門級的知識。我們知道，函式的曲線如下 程式設計實現 c code cpp view pl...
梯度下降法
回歸 regression 梯度下降 gradient descent 發表於332 天前 技術,科研 被圍觀 1152 次 前言 這個系列主要想能夠用數學去描述機器學習，想要學好機器學習，首先得去理解其中的數學意義，不一定要到能夠輕鬆自如的推導中間的公式，不過至少得認識這些 式子吧，不然看一些相關...