优化算法笔记（1）-minibatch梯度下降

相关文章

• 

  优化算法笔记（1）-minibatch梯度下降

  第二幅从中间理解mini-batch算法开始读

• 

  浅谈神经网络中的梯度爆炸问题

  在神经网络中，梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多，比如随机梯度下降（Stochasti...

• 多层神经网络，从零开始——（九）、优化函数

  常用的优化算法有：随机梯度下降、带动量的随机梯度下降、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法，其中A...

• 

  笔记6-Deep learning and backpropag

  优化算法：梯度下降，反向传播（BP）是梯度下降实现方法之一。

• 总结那些常用的优化方法

  知识点 基础的损失函数优化算法为梯度下降算法SGD(根据每次参与计算的样本数又分为了普通梯度下降算法，随机梯度下降...

• 

  机器学习学习笔记（六）梯度下降法

  基础 （1）梯度下降法本身不是一个机器学习算法 （2）梯度下降法是一种基于搜索的最优化方法 （3）梯度下降法的作用...

• 

  2019-11-01第二课二周优化算法

  指数加权平均： 动量梯度下降法： RMSprop：和动量梯度下降法相似 adam优化算法：将动量梯度下降法和RMS...

• 

  深入浅出--梯度下降法及其实现

  梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现Further reading 本...

• 

  线性回归和逻辑回归理解

  1、线性回归算法 假设函数： 代价函数： 优化方法：采用梯度下降法进行全局最小值的求解，同时应该注意的是，梯度下降...

• 

  随机梯度下降算法（SGD）

  迭代优化算法 1.PLA算法 2.GD算法 蓦然回首，逻辑回归 随机梯度下降算法 蓦然回首，PLA