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最近,在看论文的时候,优化方法使用的是L-BFGS算法,所以我花了几天时间,看了梯度下降、牛顿法和拟牛顿法的原理及相关源码。以下我个人笔记,仅供大家参考。

内容

梯度下降、牛顿法、拟牛顿法详细介绍相关推荐

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  3. 关于梯度下降法和牛顿法的数学推导

    作者:LogM 本文原载于 https://blog.csdn.net/qq_28739605/article/details/80862810,不允许转载~ 文章难免有错误之处,请在原文评论处指出~ ...

  4. GBDT与xgb区别,以及梯度下降法和牛顿法的数学推导

    为什么要介绍梯度下降法和牛顿法那? 这里提及两个算法模型GBDT和XGBoost,两个都是boosting模型. GBDT和xgb的目标函数是不同的,同时针对其目标函数中的误差函数 L(θ) 的拟合方 ...

  5. 牛顿法、梯度下降法与拟牛顿法

    牛顿法.梯度下降法与拟牛顿法 0 引言 1 关于泰勒展开式 1.1 原理 1.2 例子 2 牛顿法 2.1 x 为一维 2.2 x 为多维 3 梯度下降法 4 拟牛顿法 4.1 拟牛顿条件 4.2 D ...

  6. 强化学习(七) - 函数近似方法 - 随机梯度下降, 半梯度下降,及瓦片编码(Tile Coding)实例

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  7. 【优化】梯度下降 收敛性 证明

    梯度下降方法的收敛率是 O ( 1 / t ) O(1/t) O(1/t). 本文首先介绍梯度下降算法的定义,之后解释收敛性的意义,并给出梯度下降算法收敛性详细证明过程1. 梯度下降算法 设系统参数为 ...

  8. 深度学习中的梯度下降优化算法综述

    1 简介 梯度下降算法是最常用的神经网络优化算法.常见的深度学习库也都包含了多种算法进行梯度下降的优化.但是,一般情况下,大家都是把梯度下降系列算法当作是一个用于进行优化的黑盒子,不了解它们的优势和劣 ...

  9. One PUNCH Man——梯度下降和全局最优

    文章目录 梯度下降 梯度下降算法 局部极小值和全局最小值 模拟退火 随机梯度下降 遗传算法 梯度下降 梯度下降我们前面的介绍,简单的略过了,这里详细解释一下. 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的 ...

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