hhhhhhhhh
從Momentum、RMSprop到AdamMomentum、RMSprop是兩種對梯度下降法的改進方法，他們能夠使梯度下降運行得更快，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AdamMomentum、RMSprop是兩種對梯度下降法的改進方法，他們能夠使梯度下降運行得更快，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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@想吃紅豆芋圓 hhhhh我有一篇文章寫了3天了還沒寫完，今天估計能寫完
從隨機梯度下降到Mini-Batch
梯度下降法（gradient descent）是最小化目標函數(shù)時最容易想到的方法，但是其缺點也很明顯：非常的慢。原因在于，在運行梯度下降時，需要遍歷整個訓(xùn)練集，才能進行一步梯...
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讀萬卷書，行萬里路。<br><br>記錄那些讀過的書籍。
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從隨機梯度下降到Mini-Batch
梯度下降法（gradient descent）是最小化目標函數(shù)時最容易想到的方法，但是其缺點也很明顯：非常的慢。原因在于，在運行梯度下降時，需要遍歷整個訓(xùn)練集，才能進行一步梯...
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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)微分鏈式法則。同時再用一些trick降低計算量。下面具體說明反向傳播的過程。...
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