发表评论取消回复
相关阅读
相关 人工智能-损失函数-优化算法:普通梯度下降算法【BGD(批量梯度下降法)、SGD(随机梯度下降)、MBGD(小批量梯度下降法)】
人工智能-机器学习-损失函数-优化方法:普通梯度下降算法 一、损失函数 二、梯度下降法求解损失函数极小值 1、损失函数 J ( θ 0 , θ 1
相关 人工智能-损失函数-优化算法:梯度下降【SGD-->SGDM(梯度动量)-->AdaGrad(动态学习率)-->RMSProp(动态学习率)-->Adam(动态学习率+梯度动量)】、梯度下降优化技巧
人工智能-损失函数:梯度下降算法【SGD-->SGDM(梯度动量)-->AdaGrad(动态学习率)-->RMSProp(动态学习率)-->Adam(动态学习率+梯度动量)】
相关 人工智能-损失函数-优化算法:梯度下降法的背后原理【一阶泰勒展开】
一、梯度下降法 梯度下降算法的思想,它将按如下操作达到最低点: 1. 明确自己现在所处的位置。 2. 找到相对于该位置而言下降最快的方向。 3. 沿着第二步找到的
相关 已知自然常数e的泰勒展开式是_泰勒级数,泰勒公式,泰勒展开式
泰勒级数:只要一个函数无穷光滑,那么泰勒级数就存在,但是不一定收敛,而且即使收敛,也不一定收敛于原函数。 泰勒公式:就是会有余项,多用在极限计算和中值定理,应用的条件只要函数
相关 使用泰勒展开解释梯度下降方法参数更新过程
泰勒公式: ![20210117162321285.png][] 一阶泰勒展开: ![2021011716240080.png][] 梯度下降是逐步迭代,损失函数逐步
相关 常用泰勒展开式
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ub
相关 泰勒公式推导及多元泰勒展开式
原文转自:[https://blog.csdn.net/weixin\_40100502/article/details/80531027][https_blog.csdn.n
相关 泰勒展开
泰勒展开的形式 泰勒公式是将一个在 x = x 0 x=x\_0 x=x0处具有n阶导数的函数 f ( x ) f(x) f(x)利用关于 ( x − x 0 ) (x
相关 降低损失 (Reducing Loss):梯度下降法
降低损失 (Reducing Loss):梯度下降法 [外网原文及视频教程链接][Link 1][https://developers.google.com/machin
还没有评论,来说两句吧...