文件名称:
梯度下降（Gradient Decent）与随机梯度下降（Stochastic Gradient Decent）
开发工具:
文件大小: 498kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：梯度下降（Gradient Decent）
主要参考资料：台大李宏毅教授的机器学习课程 B站视频
与之前我有讲过的EM算法类似，梯度下降算法同样是一个优化算法。它所要解决的问题是：
求得
θ⋆=arg minL(θ)\theta^{\star}=\argmin L(\theta)θ⋆=argminL(θ)
其中θ\thetaθ是待更新的参数，注意这可以包括多个参数，也就是说θ\thetaθ是一个向量，L(θ)L(\theta)L(θ)是loss function，也就是在优化过程中我们要不断减小的函数。
整个过程用数学来描述其实很简单，用到的其实就是在高数中的梯度的概念。假设θ=[θ1,θ2
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