一 起因

梯度下降其實算是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠興起的原因之一吧。一開始的時候，在深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含大量的參數(shù)，特別是在深層網(wǎng)絡(luò)中。通過傳統(tǒng)的優(yōu)化方法，如基于解析梯度的方法，對于具有大量參數(shù)的深層網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練是非常困難的，因為計算梯度和更新參數(shù)的時間和計算成本會非常高。

然而，梯度下降算法及其改進的變體為深度學(xué)習(xí)提供了一種有效的優(yōu)化手段。梯度下降算法通過反向傳播計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度，并通過迭代更新參數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)能夠逐步優(yōu)化并適應(yīng)輸入數(shù)據(jù)的分布。

梯度下降算法不僅能夠處理具有大量參數(shù)的深層網(wǎng)絡(luò)，還能夠應(yīng)對非線性的復(fù)雜模型。這一算法的革新，大大促進了圖像識別、自然語言處理、語音識別和機器翻譯等研究的發(fā)展。

當然啦，一篇推文是無法完全講明白這個算法的，所以這里通過一些簡單的科普與算法可視化，希望讀者能夠了解這個算法，知道該如何應(yīng)用它。

二?正文

2.1?常規(guī)函數(shù)的梯度下降過程

首先，給出一個簡單的實例，向大家展示如何常規(guī)函數(shù)是實現(xiàn)梯度下降。

實際上，梯度下降就是利用求導(dǎo)的概念對一個指定的函數(shù)進行求解，從而能夠有效的擬合這個函數(shù)。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度下降過程

那么，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢，我們則是通過向量運算的方式，通過將導(dǎo)數(shù)設(shè)置為一組矩陣（用以乘以輸入向量）和偏差值。接著，通過前向和后向反饋的方式，我們能夠得到最佳的導(dǎo)數(shù)。

其梯度下降的方式也和之前的一樣

三?慣例小結(jié)

其實，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度下降從另一種意義上來講，也就是尋找最佳導(dǎo)數(shù)和偏差值的過程。只是，這種過程并不存在第一種那樣直觀的導(dǎo)數(shù)方式，因此，也就變得難以理解。不過，對于我們這種非算法開發(fā)崗的人而言，了解算法的原理及其應(yīng)用前景，已經(jīng)足夠我們用來解決生物學(xué)知識了。

四 公眾號其他資源（方便讀者使用）

本公眾號開發(fā)的相關(guān)軟件，Multi-omics Hammer軟件和Multi-omics Visual軟件歡迎大家使用。

Multi-omics Hammer軟件下載地址：

https://github.com/wangjun258/Multi-omics-Hammer

Multi-omics Visual軟件下載地址：https://github.com/wangjun258/Multi_omics_Visual/releases/tag/Multi_omics_Visual_v1.03

PS：因為本軟件是用python腳本撰寫，調(diào)用了部分依賴包，用戶首次使用需要安裝python以及對應(yīng)的包，安裝之后便可永久使用。

下面是本號在其他平臺的賬戶，也歡迎大家關(guān)注并多提意見。

簡書：WJ的生信小院

公眾號：生信小院

博客園：生信小院

最后，也歡迎各位大佬能夠在本平臺上：1傳播和講解自己發(fā)表的論文；2：發(fā)表對某一科研領(lǐng)域的看法；3：想要達成的合作或者相應(yīng)的招聘信息；4：展示自己以尋找博后工作或者博士就讀的機會;5:博導(dǎo)提供博后工作或者博士攻讀機會，都可以后臺給筆者留言。希望本平臺在進行生信知識分享的同時，能夠成為生信分析者的交流平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的利益互補和雙贏（不一定能實現(xiàn)，但是夢想總得是有的吧）。?

五 封面圖