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我想用x[100,4]的样本和标签y来计算梯度下降。当我执行代码时,面对这个错误

当你执行代码时,面对这个错误,可能是由于以下原因导致的:

  1. 样本和标签的维度不匹配:在执行梯度下降算法时,样本 x 和标签 y 的维度必须一致。如果样本 x 是一个 [100,4] 的矩阵,那么标签 y 应该是一个 [100,1] 的向量(或者 [100,4] 的矩阵)。请确保样本和标签的维度一致,以避免出现错误。
  2. 缺少相关的库或模块:执行梯度下降算法可能需要使用特定的库或模块。请确保你已经正确安装了所有需要的库,并且在代码中正确导入了这些库。例如,如果你使用 Python 进行开发,可能需要导入 NumPy、Pandas 等库来处理数据和进行计算。
  3. 参数设置错误:梯度下降算法可能涉及到一些参数的设置,例如学习率、迭代次数等。请确保你已经正确设置了这些参数,以使算法能够正常运行。如果参数设置不当,可能会导致梯度下降算法无法收敛或者出现错误。

在解决这个问题之前,建议你先检查以上可能导致错误的原因,逐一排查并修正。如果问题仍然存在,可以提供具体的错误信息或代码片段,以便更详细地分析和解决问题。

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    (可能还是有点迷,下面结合例子具体看梯度下降的执行过程来理解其主要思想) (note: 由于凸函没有局部极小值,因此梯度下降法可以有效找到全局最小值,对于非凸函数,梯度下降法可能陷入局部极小值。)...现在我们求取y对参数x的导(当有多个参数时,为偏导),如下: image.png 由于xt>0,因此当我们代入xt到y',我们可以发现在点xt处导数(梯度)为正值,所指方向为图中所示的梯度方向。...当x=xt(xt>0)(位于y轴右边),则在x处的导数也大于0,由更新公式,下一时刻的x会减少(如上图所示x=xt减少会越来越靠近最优解x=0)。...首先小批量梯度需要设置一个批量的大小(假设是num_batch),然后每次选取一个批量的训练样本,计算得到num_batch个损失,求和取平均后反向传播来指导参数更新(n=num_batch)。...通俗来说就是每一轮的参数更新我们既不是用上整个训练样本集(时间开销大),也不是只用一个训练样本(可能提供错误信息),我们是使用一个小批量的样本(1来指导参数更新。

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    根据sigmoid函数的特性,我们可以做出如下的假设: 上式即为在已知样本x和参数θ的情况下,样本x属性正样本(y=1)和负样本(y=0)的条件概率。...当y等于1时,(1-y)项(第二项)为0;当y等于0时,y项(第一项)为0。...如果面对的问题是求解使J(θ)最小的θ值,那么我们就需要使用梯度下降算法。...面对我们这个问题,如果使J(θ) := -J(θ),那么问题就从求极大值转换成求极小值了,使用的算法就从梯度上升算法变成了梯度下降算法,它们的思想都是相同的,学会其一,就也会了另一个。...我们可以编写Python3代码,来实现这一过程 # -*- coding:UTF-8 -*- """ 函数说明:梯度上升算法测试函数 求函数f(x) = -x^2 + 4x的极大值 Parameters

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    Logistic回归基础篇之梯度上升算法

    上式即为在已知样本x和参数θ的情况下,样本x属性正样本(y=1)和负样本(y=0)的条件概率。理想状态下,根据上述公式,求出各个点的概率均为1,也就是完全分类都正确。...合并出来的Cost,我们称之为代价函数(Cost Function)。当y等于1时,(1-y)项(第二项)为0;当y等于0时,y项(第一项)为0。...如果面对的问题是求解使J(θ)最小的θ值,那么我们就需要使用梯度下降算法。...面对我们这个问题,如果使J(θ) := -J(θ),那么问题就从求极大值转换成求极小值了,使用的算法就从梯度上升算法变成了梯度下降算法,它们的思想都是相同的,学会其一,就也会了另一个。...我们可以编写Python3代码,来实现这一过程 # -*- coding:UTF-8 -*- """ 函数说明:梯度上升算法测试函数 求函数f(x) = -x^2 + 4x的极大值 Parameters

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    译文 | 与TensorFlow的第一次接触 第四章:单层神经网络

    第一个尝试的方法类似之前提到的线性回归,对神经元输入已知的标注数据,并比较计算结果与真实结果。在迭代时,通过调整参数W和b来最小化错误值,正像第二章中线性回归所做的那样。...在迭代中,一旦对样本定义了错误表示,就需要在下次迭代中修正模型(通过修改参数W和b)来减少计算结果与期望结果的差值。 最后,只需要实现迭代最小化的处理过程。...反射传播算法通常会与梯度下降算法一起使用,梯度下降算法中会使用交叉熵cost function,并使得我们在每次迭代中根据局部可用信息来计算需要多大程度修改参数来降低错误值。...因为我们使用了MNIST数据集,下面的代码显示我们使用反向传播算法与梯度下降算法来最小化交叉熵,同时学习速率为0.01。...执行后返回的train_step参数,会对相关参数应用梯度下降。所以训练模型可以通过重复执行train_step来实现。假如我们想迭代1000次train_step;通过下面的代码就能实现: ?

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    下图,分别用x和y轴表示,而损失函数的值用颜色变化表示 使用CIFAR-10数据集中一个样本(左,中)和一百个样本(右)的多分类SVM(无正则化)的损失图示。左:只有一个变量a的一维损失。...这个过程可以如此这般: # 假设X_train的每一列都是一个数据样本(比如3073 x 50000) # 假设Y_train是数据样本的类别标签(比如一个长50000的一维数组) # 假设函数L对损失函数进行评价...下面我们来计算CIFAR-10损失函数在权重空间任意点上的梯度: # 要使用上面的代码我们需要一个只有一个参数的函数 # 在这里这个参数就是权重W,所以我们隐蔽地使用了 X_train和Y_train...当这个小批量只包含一个样本时,这个过程被称为随机梯度下降(SGD,或在线梯度下降)。这种策略在实际情况中相对少见,因为向量化操作的代码一次计算100个数据 比100次计算1个数据要高效很多。...权重开始的时候时随机数,是可以改变的。在正向传递中,评分函数计算类得分,存储在向量F中。损失函数包含两个分量:数据损失计算得数F与实际标签Y之间的一致性性。正则化损失仅是权重参数的函数。

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