有没有大佬可以解答一下，下图这个动量变分是怎么得出来的？
2023-07-13 阅读 35
抱歉，我无法看到你提到的图片。但是，我可以解释一下动量变分的一般概念。
动量变分是一种优化算法，主要用于求解最优化问题。它通过引入动量项来加速梯度下降法的收敛过程。
在梯度下降法中，每次更新参数时，只考虑当前的梯度方向。而在动量变分中，除了考虑当前梯度方向，还考虑了之前的梯度方向。这样可以使得参数更新更加平滑，避免陷入局部最优解。
动量变分的核心思想是引入一个动量向量，它与梯度方向相关。在每次参数更新时，动量向量会根据当前梯度方向进行调整，并且在更新时产生一个额外的力，使得参数更新的方向更加稳定。
具体来说，动量变分的更新公式如下：
v = βv + (1-β)∇J(θ)
其中，v是动量向量，β是一个介于0和1之间的超参数，∇J(θ)是当前的梯度，θ是参数。在每次更新参数时，动量向量v会根据当前梯度方向进行调整，并且在更新时产生一个额外的力，使得参数更新的方向更加稳定。
然后，参数更新的公式为：
θ = θ - αv
其中，α是学习率，控制参数更新的步长。
通过引入动量变分，可以加速梯度下降法的收敛过程，并且在参数更新时减少震荡，提高稳定性。
更新于 2023年07月13日
