4.4 梯度
1.梯度：由全部偏导数汇总成的向量称为梯度，表示的是各点处函数值减小最多的方向
2.超参数：需要人工设定的参数
4.5 学习算法的实现
1.mini—batch
2.计算梯度
3.更新参数
4.重复1,2,3
ps：
np.zeros_like(x) 产生一个形状和x一相同，左右元素都为0的数组
np.random.randn() 随机产生高斯分布数
np.argmax() 返回最大值的索引
lamba w：设置简单函数
1.梯度：由全部偏导数汇总成的向量称为梯度，表示的是各点处函数值减小最多的方向
2.超参数：需要人工设定的参数
1.mini—batch
2.计算梯度
3.更新参数
4.重复1,2,3
ps：
np.zeros_like(x) 产生一个形状和x一相同，左右元素都为0的数组
np.random.randn() 随机产生高斯分布数
np.argmax() 返回最大值的索引
lamba w：设置简单函数
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2021.03.11
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将自己放在第二的位置，腾出空间让自己有所参考。 做人不能太自我，要有谦虚的态度。将自己放在正确的位...
本文标题：2021.03.11 深度学习小红书第四章
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/iiynqltx.html
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