theta = theta - (alpha * grad)

时间: 2023-06-24 14:06:31 浏览: 165
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gradient_demo.m.tar.gz_梯度matlab_梯度下降_梯度下降 MATLAB_梯度下降算法_梯度算法

这是梯度下降算法的更新规则，其中： - theta 是要更新的参数 - alpha 是学习率（learning rate），控制每次更新的步长大小 - grad 是损失函数关于参数 theta 的梯度，表示当前参数下损失函数的变化率和方向 该公式的意思是，用当前参数 theta 减去学习率 alpha 乘以梯度 grad，得到新的参数 theta。这个新的参数可以使得损失函数值变小，从而更好地拟合训练数据。这个过程不断迭代直到收敛，即损失函数不再下降或下降到一个可以接受的范围内。
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Theta = Theta - alpha * grad; end end 结论 本文详细介绍了基于ReLU和Softmax的简单深度神经网络的matlab代码设计。该设计主要包括两个部分：多隐层网络和分类器。其中，多隐层网络使用ReLU作为神经元激活...

我说的是在这段Matlab代码中给出% 定义数据和标签 X = data'; Y = labels'; % 添加偏置项 X = [ones(size(X,1), 1), X]; % 初始化参数 theta = zeros(size(X, 2), length(unique(Y))); % 定义超参数 alpha = 0.01; lambda = 0.1; numIterations = 1000; % 进行梯度下降 for i = 1:numIterations % 计算梯度 h = softmax(X * theta); grad = (1/size(X, 1)) * X' * (h - ind2vec(Y+1)'); % 添加正则化项 grad(2:end, :) = grad(2:end, :) + (lambda / size(X, 1)) * theta(2:end, :); % 更新参数 theta = theta - alpha * grad; end % 预测测试数据的类别概率 testX = [ones(size(testData,1), 1), testData']; prob = softmax(testX * theta); disp(prob);softmax函数和ind2vec函数的matlab实现

softmax函数和ind2vec函数在Matlab中的实现如下： matlab % softmax函数的实现 function s = softmax(x) e_x = exp(x - max(x)); s = e_x / sum(e_x); end ...% ind2vec函数的实现 function one_hot = ind2vec...

def gradientDescentnn(X,y,initial_nn_params,alpha,num_iters,Lambda,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels): #梯度下降优化网络 Theta1 = initial_nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) #初始化第一层权重 Theta2 = initial_nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) #初始化第二层权重 m=len(y) #样本数 J_history =[] #每次迭代后的代加 for i in range(num_iters): #遍历每一次迭代过程 nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) # cost, grad1, grad2 = nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda)[3:] Theta1 = Theta1 - (alpha * grad1) Theta2 = Theta2 - (alpha * grad2) J_history.append(cost) nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) return nn_paramsFinal , J_history

它接受输入数据X、标签y、初始权重initial_nn_params、学习率alpha、迭代次数num_iters、正则化参数Lambda、输入层大小input_layer_size、隐藏层大小hidden_layer_size和输出层大小num_labels。在每个迭代步骤中，它...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import autograd """ 用神经网络模拟微分方程,f(x)'=f(x),初始条件f(0) = 1 """ class Net(nn.Module): def __init__(self, NL, NN): # NL n个l（线性，全连接）隐藏层， NN 输入数据的维数， # NL是有多少层隐藏层 # NN是每层的神经元数量 super(Net, self).__init__() self.input_layer = nn.Linear(1, NN) self.hidden_layer = nn.Linear(NN,int(NN/2)) ## 原文这里用NN，我这里用的下采样，经过实验验证，“等采样”更优。更多情况有待我实验验证。 self.output_layer = nn.Linear(int(NN/2), 1) def forward(self, x): out = torch.tanh(self.input_layer(x)) out = torch.tanh(self.hidden_layer(out)) out_final = self.output_layer(out) return out_final net=Net(4,20) # 4层 20个 mse_cost_function = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # Mean squared error 均方误差求 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-4) # 优化器 def ode_01(x,net): y=net(x) y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0] return y-y_x # y-y' = 0 # requires_grad=True).unsqueeze(-1) plt.ion() # 动态图 iterations=200000 for epoch in range(iterations): optimizer.zero_grad() # 梯度归0 ## 求边界条件的损失函数 x_0 = torch.zeros(2000, 1) y_0 = net(x_0) mse_i = mse_cost_function(y_0, torch.ones(2000, 1)) # f(0) - 1 = 0 ## 方程的损失函数 x_in = np.random.uniform(low=0.0, high=2.0, size=(2000, 1)) pt_x_in = autograd.Variable(torch.from_numpy(x_in).float(), requires_grad=True) # x 随机数 pt_y_colection=ode_01(pt_x_in,net) pt_all_zeros= autograd.Variable(torch.from_numpy(np.zeros((2000,1))).float(), requires_grad=False) mse_f=mse_cost_function(pt_y_colection, pt_all_zeros) # y-y' = 0 loss = mse_i + mse_f loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 优化下一步。This is equivalent to : theta_new = theta_old - alpha * derivative of J w.r.t theta if epoch%1000==0: y = torch.exp(pt_x_in) # y 真实值 y_train0 = net(pt_x_in) # y 预测值 print(epoch, "Traning Loss:", loss.data) print(f'times {epoch} - loss: {loss.item()} - y_0: {y_0}') plt.cla() plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y.detach().numpy()) plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y_train0.detach().numpy(),c='red') plt.pause(0.1)

这是一段 Python 代码，主要是在导入一些库和定义一个神经网络模型类 "Net"。代码中导入了 torch、torch.nn、numpy 和 matplotlib....代码还提到了一个微分方程：f(x)' = f(x), 初始条件f(0) = 1, 用神经网络模拟。
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def ys_plot_model(X, y, model): plt.figure(figsize=(8,6)) bx = plt.subplot(111) # bx.set_ylabel('Intensity', )#fontsize = 16, # bx.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)', )#fontsize = 16 plt.axis([axl, axr, byl, byh]) model.cpu() X=X.cpu() mesh1 = np.arange(axl, axr, 0.01) mesh2 = np.arange(byl, byh, 0.01) xx, yy = np.meshgrid(mesh1, mesh2) with torch.no_grad(): data = torch.from_numpy(np.vstack((xx.reshape(-1), yy.reshape(-1))).T).float().cpu() Z = model(data).detach() Z = np.argmax(Z, axis=1).reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.rainbow, alpha=0.3) yue_plot_data(X, y, axl,axr,byl,byh) 是什么意思

这段代码定义了一个函数 ys_plot_model，这个函数有三个输入参数：X、y 和 model。接着这个函数定义了一个图形对象，大小为 8*6，然后在这个图形对象上绘制一个子图，编号为 111，也就是只有一个子图。

请用MATLAB实现这一过程：输入：学习率α，动量系数β，初始参数θ，梯度g，小批量样本x 输出：参数θ 初始化速度v=0 for i=1,2,...,迭代次数 do 从训练集中随机选择一个小批量样本x 计算该小批量样本的梯度g 更新速度v = β v + (1-β) g 更新参数θ = θ - α v end for 返回参数θ

function [theta] = sgdm(alpha, beta, theta, g, X, iterations) % alpha: 学习率 % beta: 动量系数 % theta: 初始参数 % g: 梯度 % X: 训练集 % iterations: 迭代次数 v = 0; % 初始化速度 for i = 1:iterations ...

def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters,Lambda):

3. 更新参数 theta 的公式为 theta = theta - alpha * grad，其中 grad 是代价函数 J 对参数 theta 的偏导数。 4. 计算每次迭代后的代价函数 J 和梯度 grad。 5. 返回最终的参数 theta。 具体实现代码如下： ...

我不想要theta的初始值为2，我想在t=5时把theta的值从0.1变为2

好的，你可以在代码中添加一个条件语句来实现这个... theta -= alpha * grad # 打印当前的theta和误差 print("Theta:", theta) print("Error:", error) 这样，当训练轮数为5时，theta的值就会从0.1变为2。

请根据附件中ex2-logistic regression.ipynb文件，利用ex2data1.txt数据集，计算逻辑回归中的最优参theta 给出代码

best_theta, cost = gradient_descent(X.values, y.values, initial_theta, alpha, max_iters) 这里的sigmoid函数用于将线性预测转换成概率形式。 最后，best_theta就是你想要的最优参数θ。 注意，如果...

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更新策略参数: theta += beta * delta * grad(log(P(a|s,theta))) b. 如果达到终止状态，则开始新的回合并重新初始化环境和初始状态 4. 重复步骤3直到收敛或达到最大迭代次数 请注意，这只是一个基本的伪代码示例...

多元回归（拟牛顿法）：使用拟牛顿法最小化成本函数（均方误差）-matlab代码编写算咧

alpha = linesearch(@costFunction, theta, p, grad, 1e-4, 0.9, 1e-5); theta = theta + alpha * p; grad_new = costFunction(theta); s = theta - grad_new/grad; y = grad_new - grad; % 更新Hessian矩阵 ...

使用线性回归对房屋价格（数据集:题目1数据.csv）进行预测，第一列是样本编号，第2-6列是5个特征，第7列是方法。使用前350行作为训练数据，351-414行作为测试数据，根据5个特征预测房价，对测试数据输出评价指标r2和mse。 用梯度下降法实现，贴出代码

theta -= alpha * gradient(X, y, theta) J_history.append(cost_function(X, y, theta)) return theta, J_history # 训练模型 theta, J_history = gradient_descent(X_train, y_train, theta, alpha, num_iters...
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