梯度下降的各種優化演算法下面參考文獻表述都很全面了，不在贅述，主要談談個人理解
其實對sgd的優化，跟自動控制中的pid思路其實是一樣的
sgd加入微分項，即對梯度中與此前優化的方向相同的方向進行加權，相反的方向進行降權，即monentum，可以防止每次迭代下降梯度在某個方向上反覆**
sgd加入積分項，即對梯度中累積優化多的方向進行降權，累積優化少的方向進行公升權，即adagrad，可以防止某個方向由於訓練樣本原因導致的在某個方向上下降過慢
sgd同時加入積分項和微分項，即adam，可以綜合兩者的優點
最優化方法 梯度下降
梯度下降 實現梯度下降 線性回歸中的梯度下降 隨機梯度下降 相關 即呼叫 一 概念 梯度下降 gradient descent,gd 不是乙個機器學習演算法，而是一種基於搜尋的最優化方法。梯度下降 gradient descent,gd 優化演算法，其作用是用來對原始模型的損失函式進行優化，以便尋找...
深度學習優化方法 AdaGrad 梯度下降
梯度下降演算法 隨機梯度下降演算法 sgd 小批量梯度下降演算法 mini batch sgd 動量法 momentum nesterov動量法有乙個共同的特點是 對於每乙個引數都用相同的學習率進行更新。但是在實際應用中，各個引數的重要性肯定是不一樣的，所以我們對於不同的引數要動態的採取不同的學習率...
ML05 最優化方法 梯度下降
梯度下降是目前機器學習 深度學習解決最優化問題的演算法中，最核心 應用最廣的方法。梯度下降是一種尋找函式極小值的方法。該方法最普遍的做法是 在已知引數當前值的情況下，按當前點對應的梯度向量的反方向，並按事先給定好的步長大小，對引數進行調整。按如上方法對引數做出多次調整後，函式就會逼近乙個極小值。為什...