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文档简介
梯度下降法,梯度下降法,又称最速下降法。1847年由著名的数学家柯西Cauchy给出。,基本思想,假设我们爬山,如果想最快的上到山顶,那么我们应该从山势最陡的地方上山。也就是山势变化最快的地方上山,同样,如果从任意一点出发,需要最快搜索到函数最大值,那么我们也应该从函数变化最快的方向搜索。,函数变化最快的方向是什么呢?,如果函数为一元函数,梯度就是该函数的导数,函数的梯度。,梯度下降法,如果为二元函数,梯度定义为:,如果需要找的是函数极小点,那么应该从负梯度的方向寻找,该方法称之为梯度下降法。,要搜索极小值C点,在A点必须向x增加方向搜索,此时与A点梯度方向相反;在B点必须向x减小方向搜索,此时与B点梯度方向相反。总之,搜索极小值,必须向负梯度方向搜索。,梯度下降法-步骤,假设函数 只有一个极小点。 初始给定参数为 。从这个点如何搜索才能找到原函数的极小值点?,方法:,1. 首先设定一个较小的正数,;,2. 求当前位置处的各个偏导数:,3. 修改当前函数的参数值,公式如下:,4. 如果参数变化量小于,退出;否则返回2。,梯度下降法,例1 任给一个初始出发点,设为x0=-4,利用梯度下降法求函数y=x2/2-2x的极小值。,(1) 首先给定两个参数:,(2) 计算导数:,(3) 计算当前导数值:,(4) 修改当前参数:,(5) 计算当前导数值:,(6) 修改当前参数:,梯度下降法,(7) 计算当前导数值:,(8) 修改当前参数:,(9) 计算当前导数值:,(10) 修改当前参数:,(11)此时变化量满足终止条件,终止。,梯度下降法,梯度下降法,要求E的极小点,取,梯度下降法,为学习率,所以,而其中的,且,所以,梯度下降法,且,所以:,令,梯度下降法,(1) 假设,oj为输出层神经元输出,由于,梯度下降法,如果函数f为sigmoid函数,此时,权值的调整公式为:,所以:,梯度下降法,(2) 假设,oj为隐含层神经元输出
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