matlab 随机梯度下降
时间: 2023-11-02 14:07:43 浏览: 41
好的,针对您的问题,我可以给出以下回答:
在 MATLAB 中实现随机梯度下降,可以按照以下步骤进行:
1. 定义损失函数和梯度函数
2. 初始化参数
3. 随机选择一个样本
4. 计算该样本的梯度
5. 更新参数
6. 重复步骤3-5,直到达到停止条件
具体实现可以参考以下代码:
```matlab
% 定义损失函数和梯度函数
function [loss, grad] = loss_and_grad(x, y, theta)
% 计算损失
loss = (x * theta - y)^2;
% 计算梯度
grad = 2 * x' * (x * theta - y);
end
% 初始化参数
theta = randn(2, 1);
% 随机选择一个样本
idx = randi(size(X, 1));
% 计算该样本的梯度
[x, y] = get_sample(X, Y, idx);
[loss, grad] = loss_and_grad(x, y, theta);
% 更新参数
theta = theta - learning_rate * grad;
% 重复步骤3-5,直到达到停止条件
while not_stop_condition()
idx = randi(size(X, 1));
[x, y] = get_sample(X, Y, idx);
[loss, grad] = loss_and_grad(x, y, theta);
theta = theta - learning_rate * grad;
end
```
其中,`get_sample` 函数用于获取指定索引的样本,`learning_rate` 是学习率,`not_stop_condition` 是停止条件的判断函数。