网站建设 的销售图片,小松建设的官方网站,网页上视频如何下载,超市设计像这样的由全部变量的偏导数汇总而成的向量称为梯度#xff08;gradient#xff09;#xff0c;梯度可以像下面这样来实现,这里使用的是用数值微分求梯度的方法。 def numerical_gradient(f, x):h 1e-4 # 0.0001grad np.zeros_like(x) # 生成和x形状相同的数组for idx in … 像这样的由全部变量的偏导数汇总而成的向量称为梯度gradient梯度可以像下面这样来实现,这里使用的是用数值微分求梯度的方法。 def numerical_gradient(f, x):h 1e-4 # 0.0001grad np.zeros_like(x) # 生成和x形状相同的数组for idx in range(x.size):tmp_val x[idx]# f(xh)的计算x[idx] tmp_val hfxh1 f(x)# f(x-h)的计算x[idx] tmp_val - hfxh2 f(x)grad[idx] (fxh1 - fxh2) / (2*h)x[idx] tmp_val # 还原值return grad 梯度法 虽然梯度的方向并不一定指向最小值但沿着它的方向能够最大限度地减小函数的值。因此在寻找函数的最小值或者尽可能小的值的位置的任务中要以梯度的信息为线索决定前进的方向。 η 表示更新量在神经网络的学习中称为学习率learning rate。学习率决定在一次学习中应该学习多少以及在多大程度上更新参数。 用Python来实现梯度下降法 def gradient_descent(f, init_x, lr0.01, step_num100):x init_xfor i in range(step_num):grad numerical_gradient(f, x)x - lr * gradreturn x f 是要进行最优化的函数init_x 是初始值lr 是学习率learningratestep_num 是梯度法的重复次数。numerical_gradient(f,x) 会求函数的梯度用该梯度乘以学习率得到的值进行更新操作由step_num 指定重复的次数。 像学习率这样的参数称为超参数。 神经网络的梯度 神经网络的学习也要求梯度。这里所说的梯度是指损失函数关于权重参数的梯度 的元素由各个元素关于W的偏导数构. 转载于:https://www.cnblogs.com/latencytime/p/11067422.html
