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梯度下降算法，梯度下降的簡介

來源：整理時間：2023-08-19 11:34:32 編輯：智能門戶手機版

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1，梯度下降的簡介
2，梯度下降算法是指什么神經(jīng)網(wǎng)絡
3，梯度下降法的步長到底怎么確定
4，自適應梯度下降法為什么可以自動的調(diào)整梯度
5，為什么隨機梯度下降方法能夠收斂
6，梯度下降法干啥的

1，梯度下降的簡介

梯度下降法(gradient descent)是一個最優(yōu)化算法，通常也稱為最速下降法。常用于機器學習和人工智能當中用來遞歸性地逼近最小偏差模型。

梯度下降的簡介

2，梯度下降算法是指什么神經(jīng)網(wǎng)絡

還有很多，一步正割算法，擬牛頓算法，量化共軛梯度法，彈性梯度下降法等等。具體可以在matlab的help文件訓練函數(shù)中查看，路徑是：neural network toolbox>functions>training functions，可以看到各種算法的函數(shù)及詳細介紹

梯度下降算法是神經(jīng)網(wǎng)絡在每代更新網(wǎng)絡權值的一種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡還有很多其他更新權值的方法，不只這一種

梯度下降算法是指什么神經(jīng)網(wǎng)絡

3，梯度下降法的步長到底怎么確定

梯度下降法的搜索方向顧名思義就是梯度方向，也就是當前點所在地形最陡峭的下降方向（你這個圖里面只有左右兩個方向）。步長的選擇要看函數(shù)的性質(zhì)，一般可導函數(shù)，只要步長足夠小，則保證每次函數(shù)值都不會增加，此外：1. 如果函數(shù)可導，且函數(shù)的梯度滿足李普希茲連續(xù)(常數(shù)為L)，若以小于的步長迭代，則能保證每次迭代的函數(shù)值都不增，則保證最終會收斂到梯度為0的點。也可以采用Line search確定步長，Line search的本質(zhì)目的其實也是為了保證函數(shù)值下降(或稱作不增)。2. 2. 如果函數(shù)還是凸的，則最終會走到最優(yōu)點。

梯度下降法的步長到底怎么確定

4，自適應梯度下降法為什么可以自動的調(diào)整梯度

梯度下降法是一個最優(yōu)化算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優(yōu)化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現(xiàn)在已經(jīng)不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜索方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。梯度下降法可以用于求解非線性方程組。顧名思義，梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值（也可以沿梯度上升方向求解極大值）。

梯度下降法是一個最優(yōu)化算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優(yōu)化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現(xiàn)在已經(jīng)不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜索方向的，最再看看別人怎么說的。

5，為什么隨機梯度下降方法能夠收斂

函數(shù)的梯度是指它在這一點處增長最快的方向，顯然負梯度方向就是下降最快的方向。梯度下降方向就是和負梯度方向的夾角小于90度的方向，也就是和負梯度方向的內(nèi)積小于0，沿著梯度下降方向移動，函數(shù)的值會減小。因此最小化一個函數(shù)的通常做法是：從某一點出發(fā)，找到該點的梯度下降方向）沿著這個方向移動一定的距離。不斷迭代，直到滿足終止準則。目前幾乎所有的機器學習求解算法都是基于梯度下降的，例如OWLQN、SGD、Async-SGD等

梯度下降算法是一個比較廣的概念，意思是：你優(yōu)化一個函數(shù)/分類器時，如何減少它的誤差？不妨選擇梯度下降方向，該方向很可能是走向最優(yōu)點的方向。然后加上一個隨機，表示：既然你知道方向是：梯度方向了，那么走多長呢？答案是：隨機。所以，梯度下降算法包括隨機梯度下降算法。

6，梯度下降法干啥的

梯度下降和隨機梯度下降之間的關鍵區(qū)別：1、標準梯度下降是在權值更新前對所有樣例匯總誤差，而隨機梯度下降的權值是通過考查某個訓練樣例來更新的。2、在標準梯度下降中，權值更新的每一步對多個樣例求和，需要更多的計算。3、標準梯度下降，由于使用真正的梯度，標準梯度下降對于每一次權值更新經(jīng)常使用比隨機梯度下降大的步長。4、如果標準誤差曲面有多個局部極小值，隨機梯度下降有時可能避免陷入這些局部極小值中。相關知識：1、梯度下降法是一個最優(yōu)化算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優(yōu)化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現(xiàn)在已經(jīng)不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜索方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。缺點：（1）靠近極小值時收斂速度減慢。（2）直線搜索時可能會產(chǎn)生一些問題。（3）可能會“之字形”地下降。2、隨機并行梯度下降算法，簡稱SPGD算法。作為一種無模型優(yōu)化算法，比較適用于控制變量較多，受控系統(tǒng)比較復雜，無法建立準確數(shù)學模型的最優(yōu)化控制過程。

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3，梯度下降法的步長到底怎么確定

4，自適應梯度下降法為什么可以自動的調(diào)整梯度

5，為什么隨機梯度下降方法能夠收斂

6，梯度下降法干啥的

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