人工智能安全：原理與實踐 課件 第8章 梯度下降算法的安全應(yīng)用(8.1梯度下降算法原理簡介)_第1頁
人工智能安全：原理與實踐 課件 第8章 梯度下降算法的安全應(yīng)用(8.1梯度下降算法原理簡介)_第2頁
人工智能安全：原理與實踐 課件 第8章 梯度下降算法的安全應(yīng)用(8.1梯度下降算法原理簡介)_第3頁
人工智能安全：原理與實踐 課件 第8章 梯度下降算法的安全應(yīng)用(8.1梯度下降算法原理簡介)_第4頁
人工智能安全：原理與實踐 課件 第8章 梯度下降算法的安全應(yīng)用(8.1梯度下降算法原理簡介)_第5頁
已閱讀5頁，還剩3頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

李劍博士，教授，博士生導(dǎo)師網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院lijian@January23,2025第8章梯度下降算法的安全應(yīng)用8.1梯度下降算法原理簡介本章介紹

梯度下降（GradientDescent）算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常用的優(yōu)化方法之一。它的作用是通過迭代尋找函數(shù)的最大值或最小值。本章介紹了梯度下降算法的原理、優(yōu)化方法、常見問題以及實際應(yīng)用。在編程實踐部分介紹了一個基于梯度下降的模型逆向（ModelInversion）攻擊。1.梯度下降算法概述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，通常用梯度下降算法最小化代價函數(shù)（CostFunction），這樣就可以得到模型的最優(yōu)參數(shù)。梯度下降算法原理如圖所示。1.梯度下降算法概述梯度下降算法的核心思想很簡單，它的原理是在每一步迭代過程中，沿著函數(shù)梯度方向移動一定的距離，進(jìn)而達(dá)到找到最小值的目的。梯度下降算法的一般步驟如下：（1）初始化參數(shù)（2）計算代價函數(shù)（3）計算梯度（4）更新參數(shù)（5）重復(fù)步驟2-42.梯度下降算法優(yōu)化方法雖然梯度下降算法很簡單，但是在實際應(yīng)用中，為了提高算法的效率和穩(wěn)定性，通常需要對其進(jìn)行優(yōu)化。下面介紹幾種常見的梯度下降算法優(yōu)化方法。（1）批量梯度下降算法（BatchGradientDescent）（2）隨機(jī)梯度下降算法（StochasticGradientDescent）（3）小批量梯度下降算法（Mini-BatchGradientDescent）（4）動量梯度下降算法（MomentumGradientDescent）（5）自適應(yīng)學(xué)習(xí)率梯度下降算法（AdaptiveLearningRateGradientDescent）3.梯度下降算法的應(yīng)用梯度下降算法在人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)中有著廣泛的應(yīng)用，下面介紹幾個常見的應(yīng)用場景。(1)線性回歸(2)邏輯回歸(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(4)深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)通常使用隨機(jī)梯度下降算法或小批量梯度下降算法來進(jìn)行訓(xùn)練。在深度學(xué)習(xí)中，梯度下降算法的性能對于模型的精度和速度都有著至關(guān)重要的影響。小結(jié)本

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論