梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
我会使用尽量少的数学符号描述 梯度， 着重于意义而非计算。一个直观的例子，在机器学习领域有个术语叫「梯度下降」，你可以想象在群山之中，某个山的半山腰有只小兔子打算使用梯度 …
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
为了降低随机梯度的方差，从而使得迭代算法更加稳定，也为了充分利用高度优化的矩阵运算操作，在实际应用中我们会同时处理若干训练数据，该方法被称为小批量梯度下降法 (Mini- Batch …
如何理解 natural gradient descent? - 知乎
看到一篇文章写得非常浅显易懂： What is the natural gradient, and how does it work? 总结一下： 拿神经网络中的反向传播算法举例，我们计算各个权值w关于损失函数的导数，得到一个梯度 …
如何理解策略梯度（Policy Gradient）算法？ - 知乎
Actor-Critic算法结合了策略梯度（Policy Gradient）方法和值函数估计的优点，旨在通过两个不同的神经网络来学习：一个用于学习策略（Actor），另一个用于评估状态的价值（Critic）。
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
Dec 2, 2020 · 梯度是雅可比矩阵的一种特殊形式，当m=1时函数的雅可比矩阵就是梯度，这个概念原是为场论设定的，任何场都可以用来理解梯度，后来被引用到数学中用来指明函数在指定点 …
如何理解随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）？
随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent SGD （Vinilla基础法/Momentum动量法） 一开始SGD没有动量，叫做Vanilla SGD，也就是没有之前时刻的梯度信息。
知乎盐选 | 5.1.2 深入了解 radial-gradient ()径向渐变
5.1.2 深入了解 radial-gradient ()径向渐变 径向渐变指的是从一个中心点向四周扩散的渐变效果，光的扩散、波的扩散等都有径向渐变的特性。
R语言机器学习实战系列教程 - 知乎
R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting） R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine） R语言机器 …
机器学习2 -- 优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam）
Apr 6, 2024 · 1 主要优化器 1.1 SGD SGD全称Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。 …
如何理解 natural gradient descent? - 知乎
如何理解 natural gradient descent? natural gradient descent 就是在把gradient乘上一个fisher information matrix的逆，感觉有点像牛… 显示全部 关注者 596 被浏览