Momentum、RMSprop是兩種對梯度下降法的改進(jìn)方法，他們能夠使梯度下降運(yùn)行得更快，而Adam算法又是Momentum和RMSprop的結(jié)合，下面我們具體來看。 指數(shù)...
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從Momentum、RMSprop到Adam -
從隨機(jī)梯度下降到Mini-Batch
梯度下降法（gradient descent）是最小化目標(biāo)函數(shù)時(shí)最容易想到的方法，但是其缺點(diǎn)也很明顯：非常的慢。原因在于，在運(yùn)行梯度下降時(shí)，需要遍歷整個(gè)訓(xùn)練集，才能進(jìn)行一步梯...
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反向傳播（BP）算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，反向傳播可以說是迄今為止用途最成功的算法。而其本質(zhì)可以說是非常簡單：多元函數(shù)微分鏈?zhǔn)椒▌t。同時(shí)再用一些trick降低計(jì)算量。下面具體說明反向傳播的過程。...