[文章轉貼] 十大優化演算法，最全總結！ !
文章轉自微信公眾號:機器學習與人工智慧AI 文章原始連結: https://mp.weixin.qq.com/s/FTJ8b8O4LtEhzmyE-ZfnCA 今兒帶給大家的是十大優化演算法的核心公式，為大家做了一個總結。 如果剛接觸或學習過，可以作為學習或複習的材料~ 牽涉到的有： 梯度下降演算法 隨機梯度下降演算法 動量 AdaGrad RMSProp Adam 牛頓法 共軛梯度法 L-BFGS 自然梯度下降法 所有內容涉及到，微積分、線性代數、機率論等。一起來看下~ 機器學習和人工智慧AI 讓我們一起期待AI 帶給我們的每一場變革！推送最新產業內最新最前沿人工智慧技術！ 187篇原創內容 公眾號 1. 梯度下降演算法（Gradient Descent） 介紹： 梯度下降是一種迭代最佳化演算法，用於透過最小化目標函數（通常是損失函數）來調整模型參數。演算法的基本概念是，從初始參數開始，沿著目標函數的負梯度方向逐步移動參數，以減少目標函數的值，直到達到某個收斂條件。 原理： 假設我們有一個參數向量 ，目標是最小化某個可微函數 。梯度下降的每次迭代通過調整參數使得目標函數減少。 核心點： 梯度： 目標函數 關於參數 的梯度 表示函數在 的方向導數，指向函數值成長最快的方向。負梯度方向則是函數值減小最快的方向。 學習率： 學習率 控制每次迭代的步長。如果 過大，可能會越過最優解；如果 過小，收斂速度會很慢。 核心公式： 目標函數： 假設 是一個凸函數，且是可微的。 梯度定義： 這裡， 表示目標函數關於第 個參數的偏導數。 參數更新： 其中， 是學習率， 是第 次迭代的參數。 推導過程： 從Taylor展開式出發，可以看出梯度指向目標函數上升最快的方向，因此沿著負梯度方向能夠有效降低目標函數值。 對於凸函數，梯度下降可以保證收斂到全域最優點。 2. 隨機梯度下降演算法（Stoc...