目录 一、梯度下降概念 二、要点 三、梯度下降法求解线性回归步骤 四、使用Numpy实现一元线性回归 五、使用TensorFlow实现一元线性回归 六、总结 ---- 一、梯度下降概念 梯度下降法是一个一阶最优化算法...要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须响函数上当前对于梯度（或者近似梯度）的反方向的规定步长居里点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个函数的极小值或者最小值。...对于n为问题就是最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。 二、要点 借助 TensorFlow 的可训练变量和自动求导机制使用梯度下降法求解线性回归问题。 ?...五、使用TensorFlow实现一元线性回归 第一步：加载数据 # 导入库 import numpy as np import tensorflow as tf print("TensorFlow version...六、总结 使用TensorFlow实现梯度下降法，梯度带会自动计算损失函数的梯度而不用我们写代码实现偏导数的实现过程。 ---- 欢迎留言，一起学习交流~ 感谢阅读 END
最一般的就是梯度下降。...train = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(cost) 以下是除梯度下降之外可选的方法： tf.train.AdadeltaOptimizer...Adam优化算法是首选的梯度下降方式，研究证明它可以以最快的速度逃离鞍点(局部最优点)到达全局最优点。...在tensorflow中使用Adam优化算法： cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=hypothesis
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。...，然后比较 LNorm 和 clip_norm 的值，若 LNorm 梯度乘上这个缩放因子...关于 gradient clipping 的作用可更直观地参考下面的图，没有 gradient clipping 时，若梯度过大优化算法会越过最优点。?...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer
那么，我们已知x，要想得到input_shape 形状的 tensor，我们应该如何使用conv2d_transpose函数呢？...sess = tf.Session() tf.global_variables_initializer().run(session=sess) print(y.eval(session=sess)) conv2d_transpose...中会计算 output_shape 能否通过给定的参数计算出 inputs的维度，如果不能，则报错 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import...import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import slim import numpy as np inputs = tf.placeholder...如何灵活的控制 deconv 的output shape 在 conv2d_transpose() 中，有一个参数，叫 output_shape， 如果对它传入一个 int list 的话，那么在运行的过程中
tensorflow自定义op，梯度 tensorflow 是 自动微分的，但是如果你不给它定义微分方程的话，它啥也干不了 在使用 tensorflow 的时候，有时不可避免的会需要自定义 op，官方文档对于...1.使用python定义op的梯度 第一个例子： from tensorflow.python.framework import ops from tensorflow.python.ops import...梯度计算函数中的 操作 依旧是 tensorflow 已有的操作，如果 tensorflow 没有想要的操作，应该怎么办？...roi 梯度的核心还是 roi_pool_grad 计算的，这个 op 不是 tensorflow本身自带的，而是后期注册的。..."tensorflow/core/util/padding.h" #include "tensorflow/core/util/tensor_format.h" namespace tensorflow
本文主要介绍，使用tensorflow部分更新模型参数的方法。 1. 根据Variable scope剔除需要固定参数的变量 image.png 2.
import tensorflow as tf import numpy as np def max_pool(inp, k=2): return tf.nn.max_pool_with_argmax_and_mask...1], padding='SAME') var = tf.nn.bias_add(var, b) var = tf.nn.relu(var) return var def conv2d_transpose...= max_unpool(conv3, maxp2_argmax, maxp2_argmax_mask) deconv2 = conv2d_transpose...= max_unpool(deconv2, maxp1_argmax, maxp1_argmax_mask) deconv1 = conv2d_transpose
自动求导、梯度下降 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. 张量 import tensorflow as tf print(tf....自动求导、梯度下降 tf.GradientTape() 求导记录器 tf.Variable() 变量的操作可被求导记录器记录，常用于机器学习的 参数 tape.gradient(loss, vars)自动计算梯度...， loss 对 vars 的梯度 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars) 优化器更新参数 import numpy as np # 原始数据 X_raw =...) # 参数变量 a = tf.Variable(initial_value=0.) b = tf.Variable(initial_value=0.) variables = [a, b] # 梯度下降...grads = tape.gradient(loss, variables) # 根据梯度 更新参数 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars
真正的问题不在“深度”本身，而是由梯度下降算法所指导的训练过程，容易遭遇梯度消失问题（Vanishing Gradient Problem），以及与之成对存在的梯度爆炸问题（Exploding Gradient...这将导致靠前面的神经元层梯度的不稳定——容易过小或者过大，从而产生梯度消失或梯度爆炸。 以梯度消失为例。...梯度爆炸 梯度爆炸问题，效果与梯度消失恰恰相反——越靠前的隐藏层的梯度越大。 一个简单的解释是：训练过程中随着权重w的不断更新，分布不再服从初始化时的N(0, 1)。...总的来说，不管是梯度消失还是梯度爆炸，深度网络中靠近输入层的神经元，其梯度的内在结构“不稳定”是学习困难的根本原因。...这或许是基于梯度下降训练全连接网络的宿命。
梯度的定义 微积分告诉我们，当把v1， v2， ... ， vn各个自变量移动一个很小的值，C将有如下变化： ? B-C-F-1 微积分 梯度定义有： ?...B-C-F-2 梯度 v的变化量为∆v ≡ (∆v1, ∆v2, ..., ∆vn)T，则C的变化量可重写为梯度向量▽C与v的变化向量∆v的点乘： ?...B-O-F-3 梯度下降 随机梯度下降算法 到此，梯度下降算法解决了如何寻求一般函数C(v1, v2, ..., vn)的最小值问题，再应用到机器学习之前，先别急，还差一小步。 ?...B-O-F-4 样本梯度均值 首先，损失函数的梯度▽C，实践中一般是通过样本集中单个样本梯度值▽Cx的均值得到。...B-O-F-5 样本梯度均值的近似 这就是实践中采用的方法，被称为随机梯度下降法。那个小批量样本就是一个mini batch。
在ops.py会定义网络结构用到的函数，如linear,conv2d_transpose, conv2d以及 lrelu。...4, self.gf_dim * 8]) h0 = tf.nn.relu(self.g_bn0(self.h0)) self.h1, self.h1_w, self.h1_b = conv2d_transpose...self.D_logits_, tf.ones_like(self.D_))) 接着是分别对 G 和 D 的参数聚集到一起，方便后续的梯度计算...t_vars if 'd_' in var.name] self.g_vars = [var for var in t_vars if 'g_' in var.name] 现在才有 ADAM 作为优化器来计算梯度...，ADAM 是一个深度学习中常用的自适应非凸优化方法，它相比于随机梯度下降方法，不需要手动调整学习率、动量（momentum)以及其他的超参数。
数学期望可以通过大小为m的小批数据来估计，内侧的最大化可以通过k步梯度来估计。已经证明，k=1是比较适合训练的值。 我们用θdθd来表示判别器的参数，用θgθg来表示生成器的参数。...关于用θdθd和θgθg的损失的梯度可以通过反向传播来计算，因为D和G都是由成熟的神经网络模块组成的。下面是GAN论文中的训练策略。理论上，训练结束后，pg==pdatapg==pdata。...linear,conv2d_transpose, conv2d, 和 lrelu 函数在 ops.py 中定义。...self.mask =tf.placeholder(tf.float32, [None] + self.image_shape, name='mask') 我们通过对梯度∇zL(z)∇zL(z)进行梯度下降...，我们对于z在[-1, 1]上的投影，使用小批量、含动量的投影梯度下降。
通过这个表达式关于D和G的参数的梯度，可以训练它们。我们知道如何快速计算这个表达式的每一个部分。数学期望可以通过大小为m的小批数据来估计，内侧的最大化可以通过k步梯度来估计。...关于用θd和θg的损失的梯度可以通过反向传播来计算，因为D和G都是由成熟的神经网络模块组成的。下面是GAN论文中的训练策略。理论上，训练结束后，pg==pdata。...linear, conv2d_transpose, conv2d, 和 lrelu 函数在 ops.py 中定义。...self.mask = tf.placeholder(tf.float32, [None] + self.image_shape, name='mask') 我们通过对梯度∇zL(z)进行梯度下降，可以迭代地求出...，我们对于z在[-1, 1]上的投影，使用小批量、含动量的投影梯度下降。
TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器，是一个采用数据流图（data flow graphs）用于数值计算的开源软件库。...TensorFlow可以在普通计算机、服务器和移动设备的CPU和GPU上展开计算，具有很强的可移植性，并且支持C++、Python等多种语言。...import tensorflow as tf import numpy as np import time #使用 NumPy 生成随机数据, 总共 2行100列个点. x_data = np.float32...构建训练模型，matmul为矩阵乘法运算 y = tf.matmul(W, x_data) + b #最小均方差 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) #使用梯度下降算法进行优化求解
本文知识点： 什么是 mini-batch 梯度下降 mini-batch 梯度下降具体算法 为什么需要 mini-batch 梯度下降 batch， stochastic ，mini batch 梯度下降的比较...如何选择 mini batch 的参数 batch size 呢 在 TensorFlow 中应用举例 ---- 之前写过一篇文章： 如何选择优化器 optimizer 里面对 BGD，SGD，MBGD...我们知道 Batch 梯度下降的做法是，在对训练集执行梯度下降算法时，必须处理整个训练集，然后才能进行下一步梯度下降。...在 TensorFlow 中应用举例 下面这个例子是对 fetch_california_housing 数据集 用一个简单的线性回归预测房价，在过程中用到了 mini batch 梯度下降： 损失用...import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.datasets import fetch_california_housing from
上一主题 《TensorFlow从0到1》介绍了人工神经网络的基本概念与其TensorFlow实现，主要基于浅层网络架构，即只包含一个隐藏层的全连接（FC，Full Connected）网络。...新主题 《TensorFlow从1到2》 将探索近5年来取得巨大成功的深度神经网络(Deep Neural Networks)，它已成为机器学习中一个独立的子领域——深度学习（Deep Learning...消失的梯度 通过追加隐藏层来实现深度神经网络，并不奏效。...真正的问题不在“深度”本身，而是由梯度下降算法所指导的训练过程存在困难，其中一个经典障碍就是消失的梯度问题（Vanishing Gradient Problem），以及与之成对存在的爆炸的梯度问题（Exploding...以下图中的网络为例来解释下梯度消失问题。 ? 假设我们能抽出由蓝色神经元构成的前馈路径，形成一个每层只有一个神经元的多层网络，尝试获得损失C对第一层神经元偏置b1的梯度。
梯度的定义 微积分告诉我们，当把v1， v2， ... ， vn各个自变量移动一个很小的值，C将有如下变化： ? 梯度定义有： ?...., ∆v1)T，则C的变化量可重写为梯度向量C与v的变化向量∆v的点乘： ? 梯度下降算法 直觉上，如果v朝某个方向上移动，导致C的增量是个负数，那么就说明C在“下降”。...梯度下降的具体操作方法如下： 1....随机梯度下降算法 到此，梯度下降算法解决了如何寻求一般函数C(v1, v2, ..., vn)的最小值问题（这个算法在有些情况下会失效，会在后面讨论），那么马上应用到机器学习吧。...损失函数的梯度C，可以通过单个样本梯度值Cx的均值得到。计算单个样本的梯度值Cx是相对容易的。
type=detail&id=2001702118 梯度消失和梯度爆炸 ?...因此W>IW>IW>I时，yhaty^{hat}yhat就以指数级别增长(因为L个w相乘)，对应梯度爆炸。...同理W<IW<IW梯度消失。...如何解决梯度消失和梯度爆炸 基本的思想即尽量使每个w取接近1的值，即不过分大于1，也不过分小于1.
简介 梯度消失问题和梯度爆炸问题，总的来说可以称为梯度不稳定问题。...ReLU激活函数，用Batch Normal，用残差结构解决梯度消失问题 正则化来限制梯度爆炸 梯度消失 梯度消失的原始是反向传播时的链式法则。...当模型的层数过多的时候，计算梯度的时候就会出现非常多的乘积项。...梯度爆炸 梯度爆炸也是类似的情况，只是系数>1，反复累计相乘之后，导致爆炸。...这样梯度消失的问题就缓解了。 正则化 L2正则化是在损失函数上施加的一个惩罚项，当损失过大的时候，让损失可以保持一个较小的值，避免了梯度爆炸，又有防过拟合的作用。
前言 梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断，使其保持在一个合理的范围内。...梯度裁剪有两种常见的方法： 按照梯度的绝对值进行裁剪，即如果梯度的绝对值超过了一个阈值，就将其设置为该阈值的符号乘以该阈值。...这样可以防止梯度爆炸或梯度消失的问题，提高模型的训练效果。...这样，就可以获得每个参数的梯度的L2范数。 4、什么情况下需要梯度裁剪 梯度裁剪主要用于解决神经网络训练中的梯度爆炸问题。...（2）不能解决梯度消失问题：梯度裁剪只能防止梯度爆炸，但不能解决梯度消失问题。在深度神经网络中，梯度消失也是一个常见的问题，它会导致网络的深层部分难以训练。
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