文献类型：期刊文章

作　　者：常永虎[1] 李虎阳[1]

CHANG Yong-hu;LI Hu-yang(College of Medical Information Engineering,Zunyi Medical University,Zunyi 563000)

机构地区：[1]遵义医科大学医学信息工程学院

出　　处：《现代计算机》

基　　金：国家自然科学基金(No.61861047);遵义医学院硕士启动资金(No.F-774);遵义市市校联合基金(遵市科合社字(2018)14号)

年　　份：2019

卷　　号：25

期　　号：17

起止页码：3-8

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：所有以数据驱动的算法最终都被转化为一个优化问题,而梯度下降类算法是解决优化问题的一种非常流行的方法。梯度下降类算法经过很长一段时间的发展,在梯度计算、步长计算等方面提出多种新算法,这些方法没有绝对的孰优孰劣,而且在实际应用当中常常被当作黑箱使用。介绍梯度下降类算法的具体计算方法和每种算法所解决的主要问题,并通过可视化的方式呈现不同梯度下降算法在同一问题中的表现,最终指出梯度优化算法的选择策略。

关 键 词：梯度下降法 优化算法 机器学习  

分 类 号：TP18]