TensorFlow中梯度下降函式
三 說明在訓練過程中先例項化一個優化函式如tf.train.GradientDescentOptimizer，並基於一定的學習率進行梯度優化訓練。optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)接著使用一個minimize()操作，裡面傳入損失值節點loss，再啟動一個外層的迴圈，優化器就會按照迴圈的次數一次次沿著loss最小值的方向優化引數了。整個過程中的求導和反向傳播操作，都是在優化器裡自動完成的。目前比較常用的優化器為Adam優化器。四 參考相關推薦
TensorFlow中梯度下降函式
一 介紹下面介紹在TensorFlow中進行隨機梯度下降優化的函式。在TensorFlow中通過一個叫Optimizer的優化器類進行訓練優化。二 梯度下降優化器三 說明在訓練過程中先例項化一個優化函式如tf.train.GradientDescentOptimizer，並基
Tensorflow中梯度下降法更新引數值
tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)TensorFlow經過使用梯度下降法對損失函式中的變數進行修改值，預設修改tf.Variable(tf.zeros([784,10]))為Varia
tensorflow中的pad函式解釋
from: 說明：關於 tf.pad(...) 函式網上的解釋和官網都讓你看不懂，自己理解整理如下，希望可以幫到需要的人，以下內容只關注0擴充套件邊界 函式原型： tf.pad(input, paddings, name=None) input : 代表輸入張量 paddi
tensorflow 中tf.expand_dims函式用法
tf.expand_dims()(維度擴充套件)函式用法 tf.expand_dims(input,position,name) 其中input就是要擴充套件的變數，position就是選擇在那個位置上擴充套件維度，如果input原來是3維的，那麼p
關於tensorflow中的softmax_cross_entropy_with_logits_v2函式的區別
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(記為f1) 和 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(記為f3),以及 tf.nn.softmax_cros
Tensorflow中常用的函式總結(一)
1、tf.shape()和x.get_shape().as_list()的使用 (1) tf.shape() 先說tf.shape()很顯然這個是獲取張量的大小的，用法無需多說，直接上例子吧！ import tensorflow as tf import numpy
Tensorflow實現梯度下降各種方法
1、不使用Tensorflow任何梯度下降方法 # -*- coding: utf8 -*- import tensorflow as tf # Import MNIST data from tensorflow.examples.t
tensorflow中的常見函式（1）
1、tensorflow的基本運作 為了快速的熟悉TensorFlow程式設計，下面從一段簡單的程式碼開始： import tensorflow as tf #定義‘符號’變數，也稱為佔位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.
機器學習中梯度下降法和牛頓法的比較
在機器學習的優化問題中，梯度下降法和牛頓法是常用的兩種凸函式求極值的方法，他們都是為了求得目標函式的近似解。在邏輯斯蒂迴歸模型的引數求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛頓法。由於兩種方法有些相似，我特地拿來簡單地對比一下。下面的內容需要讀者之前熟悉兩種演算
機器學習中梯度下降法原理及用其解決線性迴歸問題的C語言實現
本文講梯度下降（Gradient Descent）前先看看利用梯度下降法進行監督學習（例如分類、迴歸等）的一般步驟： 1， 定義損失函式（Loss Function） 2， 資訊流forward propagation，直到輸出端 3， 誤差訊號back propagation。採用“鏈式法則”，求損失函式關
梯度下降法中，為什麼在負梯度方向函式值下降最快
以下內容整理於高數課本以及李巨集毅老師的視訊： 我們想要利用梯度下降來求得損失函式的最小值。也就是每次我們更新引數，當前的損失函式總比上一次要小。 假設只有兩個引數θ1和θ2，上圖是損失函式的等值線，紅色點是初始值當前的狀態。以紅色點為圓心畫圓，在這個圓的範圍內，我們想要找到
邏輯迴歸中如何應用梯度下降演算法與損失函式
前面一篇部落格介紹了關於梯度下降演算法來由以及說明了為什麼梯度的負方向就是梯度下降最快方向，本文將會在上文的知識下簡述在邏輯迴歸（Logistic Regression）中為什麼可以使用以及如何使用梯度下降演算法。 梯度下降演算法是個比較簡單容易理解的演算法，就像吳老師或很
tensorflow中實現自動、手動梯度下降：GradientDescent、Momentum、Adagrad
tensorflow中提供了自動訓練機制（見nsorflow optimizer minimize 自動訓練和var_list訓練限制），本文主要展現不同的自動梯度下降並附加手動實現。 learning rate、step、計算公式如下： 在預測中，x是關於y的變數，
學習中的梯度下降Ⅱ-學習率
減少 自動 cnblogs 需要 學習 ges com 技術 聲明 調試梯度下降。用x軸上的叠代數繪制一個圖。現在測量成本函數，J（θ）隨叠代次數下降。如果J（θ）不斷增加，那麽你可能需要減少α。 自動收斂試驗。如果該聲明收斂（θ）小於E在一次叠代中減少，其中E是一些小
實際梯度下降中的兩個重要調節方面
ase uft feature hot should cost declare mea idea Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling（特征歸一化） 調整處理X的範圍，以提高梯度下降效果和減小叠代次數。 Note:
Tensorflow 梯度下降實例
ons 梯度 div ati x11 code sce oba ble # coding: utf-8 # #### 假設我們要最小化函數 $y=x^2$, 選擇初始點 $x_0=5$ # #### 1. 學習率為1的時候，x在5和-5之間震蕩。 # In[1
tensorflow實現svm多分類 iris 3分類——本質上在使用梯度下降法求解線性回歸（loss是定制的而已）
points near plot asi atm lob put matplot ive # Multi-class (Nonlinear) SVM Example # # This function wll illustrate how to # implement
機器學習 LR中的參數叠代公式推導——極大似然和梯度下降
jpg blog 我們 應該 圖片 最大似然 gpo 機器學習實戰 pos 機器學習 LR中的參數叠代公式推導——極大似然和梯度下降 Logistic本質上是一個基於條件概率的判別模型(DiscriminativeModel)。
吳恩達 2.7 2.8 2.9 logistic中的梯度下降
mage normal XML 它的 image 2.7 計算 png gis 邏輯回歸中包含了正向傳播和反向傳播,用一個計算圖來表示其過程 計算圖: 舉一個簡單的例子例: 把j(a,b,c)看作logistic回歸成本函數j=3(a+bc),它的計算過程為讓u=bc
tensorflow中的reduce_xx系列函式
所謂reduce就是降維的意思， 我們以reduce_sum函式為例 呼叫reduce_sum(arg1, arg2)時，引數arg1即為要求和的資料，arg2有兩個取值分別為0和1，通常用reduction_indices=[0]或reduction_indices=[1]來傳遞引數。