LMS算法，即为最小均方差，求的是误差的平方和最小。

利用梯度下降，所谓的梯度下降，本质上就是利用导数的性质来求极值点的位置，导数在这个的附近，一边是大于零，一边又是小于零的，如此而已。。。

而这个里，导数的正负性，是依靠误差的正负来决定的，懒得多说，大致如图：

Adline网络的LMS算法与梯度下降的更多相关文章

  1. 改善深层神经网络_优化算法_mini-batch梯度下降、指数加权平均、动量梯度下降、RMSprop、Adam优化、学习率衰减

    1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练 ...

  2. 各种梯度下降 bgd sgd mbgd adam

    转载  https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200322 各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法     在调整模型更新权重和偏差 ...

  3. 机器学习笔记 1 LMS和梯度下降（批梯度下降） 20170617

    https://www.cnblogs.com/alexYuin/p/7039234.html # 概念 LMS(least mean square):(最小均方法)通过最小化均方误差来求最佳参数的方 ...

  4. 深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

    补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmspr ...

  5. （二）深入梯度下降(Gradient Descent)算法

    一直以来都以为自己对一些算法已经理解了,直到最近才发现,梯度下降都理解的不好. 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归,先化一个为一个特征θ1,θ0为偏置项,最后列出的误差函数如下图所示: 手动求解 ...

  6. logistics回归简单应用——梯度下降，梯度上升，牛顿算法（一）

    警告:本文为小白入门学习笔记 由于之前写过详细的过程,所以接下来就简单描述,主要写实现中遇到的问题. 数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学: 数据集: http://openclassroom.s ...

  7. 梯度下降(gradient descent)算法简介

    梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法.最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的.最速下降法是用 ...

  8. CS229 2.深入梯度下降(Gradient Descent)算法

    1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归,先化一个为一个特征θ1,θ0为偏置项,最后列出的误差函数如下图所示: 手动求解 目标是优化J(θ1),得到其最小化,下图中的×为y(i),下面给出TrainS ...

  9. 机器学习算法整理（一）线性回归与梯度下降 python实现

    回归算法 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 一.线性回归 θ是bias(偏置项) 线性回归算法代码实现 # coding: utf-8 ​ get_ipython().run_line_mag ...

随机推荐

  1. JAVA源码剖析（容器篇）HashMap解析（JDK7）

    Map集合: HashMap底层结构示意图: HashMap是一个“链表散列”,其底层是一个数组,数组里面的每一项都是一条单链表. 数组和链表中每一项存的都是一“Entry对象”,该对象内部拥有key ...

  2. python复习。知识点小记

    1.对于单个字符的编码,Python提供了ord()函数获取字符的整数表示,chr()函数把编码转换为对应的字符: >>> ord('A') >>> ord('中' ...

  3. 走入PHP-类与对象

    PHP中用class来定义类,用new实例化对象,用extends继承类,不过只能单继承,属性和方法有public.private和protected做访问控制,默认为public,在类里定义常量不需 ...

  4. Recurrent Neural Network系列4--利用Python，Theano实现GRU或LSTM

    yi作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK ...

  5. Idea Maven 建本地仓库-导入本地JAR包

    需求 IDEA 很方便集成了Maven,但是也有相应的问题,比如使用Maven仓没有包的时候不太方便,这时我们需要建立自已的本地仓库来实现 实现 找到Idea的安装目录下面的Maven,我的在 C:\ ...

  6. oracle查询每个表所占的空间

    查看当前用户的每个表所占的空间大小: select segment_name,sum(bytes)/1024/1024 size_M from user_extents group by segmen ...

  7. 在ASP.NET Core中使用Apworks快速开发数据服务

    不少关注我博客的朋友都知道我在2009年左右开发过一个名为Apworks的企业级应用程序开发框架,旨在为分布式企业系统软件开发提供面向领域驱动(DDD)的框架级别的解决方案,并对多种系统架构风格提供支 ...

  8. python selenium2示例 - 生成 HTMLTestRunner 测试报告

    前言 在python selenium2自动化测试过程中,一个合适的报告是必须的,而HTMLTestRunner模块为我们提供了一个很好的报告生成功能. 什么是HTMLTestRunner HTMLT ...

  9. Sphinx安装流程及配合PHP使用经验

    1.什么是Sphinx Sphinx是俄罗斯人Andrew Aksyonoff开发的高性能全文搜索软件包,在GPL与商业协议双许可协议下发行. 全文检索式指以文档的全部文本信息作为检索对象的一种信息检 ...

  10. Ubuntu 16.04系统下安装PHP5.6*

    Ubuntu 16.04系统默认php7,并没有php5*的包,所以需要自己安装: 方法: 1.删除所有的php包列出安装的php包,dpkg -l | grep php| awk '{print $ ...