对梯度下降法不太了解和熟悉， 希望能够有会的朋友， 帮忙讲解下这个方法的原理和过程
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- 2022-11-07 18:24回答 2 已采纳 你可以参考下这篇文章：用梯度下降算法解决线性回归问题
- 2022-02-08 11:56回答 2 已采纳 这些知识属于工程数学原理的内容，具体分支是最优化理论，您可以参考相关教材。一般地，优化问题可以分为无约束优化和有约束优化，您提到的梯度法和牛顿法都属于无约束优化中的梯度类方法，此外无约束优化中还有非梯
- 2018-11-08 02:36回答 1 已采纳 损失函数本来都是循环，无论是mse mae crossentropy...，但是关优化算法（反向传播算法）什么事呢。很慢就应该用gpu去加速啊，sgd要设置学习率、动量
- 2021-08-04 12:00叶涛网站推广优化的博客 顾名思义,梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值(也可以沿梯度上升方向求解极大值).其迭代公式为,其中代表梯度负方向,表示梯度方向上的搜索步长.梯度方向我们可以通过对函数求导得到,步长的确定比较...
- 2023-04-15 17:38回答 1 已采纳 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7769862我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：最优化算法简单对比 梯度下降 牛顿迭
- 2022-09-16 09:56回答 2 已采纳 得保存，用俩pre_代表上一个数
- 2017-10-19 07:38回答 1 已采纳 请搜索关于wgan的内容，自然会明白
- 2016-12-06 20:24三名狂客的博客 一.最优化与计算复杂性:以最小的代价取得最大的收益(矩阵分析,数值分析,计算机(GPU并行计算，云计算，云存储)...梯度下降法 梯度法是求解无约束多源函数值的最早的数值方法，很多机器学习的常用算法都是以它作为算法
- 2022-08-02 19:28回答 2 已采纳 没啥问题，在你 a 的初值为 a = 0.0827 的情况下，d 最终为可以表达为 d = (2^14) * a = 16384 * a，所以 d 关于 a 的偏导数为 dd/da = 16384，属
- 2020-02-22 14:04回答 2 已采纳 fit函数里面的while循环里的第一个if语句是想判断当前求得的self.w的精度，如果self.w和b的改变小于precision即认为精度达到要求，退出循环！ 而第一次while循环时明显
- 2022-09-22 09:25回答 2 已采纳 以使网络模型更快地输出优质的 one-hot 编码 ->这个说的更明显http://t.csdn.cn/DzXTX ，但总的意思就是为加快网络输出结果尽快向 one-hot 编码收敛需要做一个变
- 2022-11-24 21:10Magic__zxy的博客 奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的...其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点
- 2022-03-18 15:36回答 1 已采纳 所谓陡峭，就是角度大这里既然问的是视线，肯定不是相对于地面的角度，而是相对于视线的角度当你爬山的时候，你眼睛往上看，那你的视线和山是平行的你看向山的时候，你的视线和山是垂直的
- 2023-01-16 10:23mlisajpa;drjkq2p的博客 基于云计算与深度学习的常见作物害虫识别
- 2022-08-22 13:39阿里云技术的博客 在本文中详细介绍了深度强化学习技术，将强化学习分成三大类来进行介绍。首先，从数学理论角度介绍了强化学习；接着，从不同适用方向对两类深度强化学习算法...最后，介绍目前应用广泛的结合前两个算法的结合物AC算法。
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