1.梯度下降
2.更新参数 w1 = w0-(gradient*lr)
3.求导链式法则
4.随机梯度下降算法原理
1.梯度下降 2.更新参数w1 = w0-(gradient*lr) 3.求导链式法则 4.随机梯度下降算法原理
零基础入门深度学习(1) - 感知器 机器学习 | Coursera 深度学习笔记(一)感知器、梯度下降、反向传播...
零基础入门深度学习(1) - 感知器零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降零基础入门深度学习(3) - ...
目录 一、数据结构与算法 二、机器学习基础 三、深度学习基础 四、推荐系统 五、实践经历
深度学习入门基础——算法工程师带你读AI圣经《Deep Learning》python进阶
MySQL 学习实践系列 MySQL 学习实践笔记(一) MySQL 学习实践笔记(二) MySQL 学习实践笔记...
深度学习用于计算机视觉 卷积运算 密集连接层和卷积层的根本区别在于Dense层从输入特征空间学习到的是全局模式,c...
本文标题:百度架构师手把手带你零基础实践深度学习 学习笔记
本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/roiglltx.html
网友评论