中心思想：隨機梯度下降法是每次先將大量的訓練集中隨機打亂順序，再取其中固定數量的例項組成mini_batch，按照minibatch進行權重和偏差的更新，重複操作直到所有的資料都按minibatch的規格取完了一遍，這時就完成了乙個epoch，然後在按照提前設定好的epoch數量進行重複計算更新。
對於權重的陣列結構做一下解釋：行數代表前一層的神經元個數，列數代表後向神經元的個數，每一行代表前向的某個神經元分別連線所有後向神經元的的權重。注意區分前向和後向，前向在右，後向在左。
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...
隨機梯度下降法
剛剛看完史丹福大學機器學習第四講 牛頓法 也對學習過程做一次總結吧。一 誤差準則函式與隨機梯度下降 數學一點將就是，對於給定的乙個點集 x，y 找到一條曲線或者曲面，對其進行擬合之。同時稱x中的變數為特徵 feature y值為 值。如圖 乙個典型的機器學習的過程，首先給出一組輸入資料x，我們的演算...
隨機梯度下降法
自定義虛擬資料集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt m 100000 m個樣本 x np.random.normal size m x x.reshape 1 1 y 4.x 3 np.random.normal 0,3,size ...