梯度下降算法总结

相关文章

• 

  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...

• 

  Stochastic Gradient Descent vs B

  梯度下降是最小化风险函数/损失函数的一种经典常见的方法，下面总结下三种梯度下降算法异同。 1、 批量梯度下降算法（...

• 

  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...

• 梯度下降算法总结

  占坑

• 

  梯度下降--学习率

  文中截图均来自Andrew Ng 视频,文字总结部分全为原创。 如何得知我们的梯度下降算法是在正常工作的 梯度下降...

• 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...

• 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...

• 

  11 回归算法 - BGD、SGD、MBGD梯度下降

  === 名词解释 === BGD： 批量 - 梯度下降算法SGD： 随机 - 梯度下降算法MBGD：小批量...

• 

  1.2梯度下降算法

  梯度下降算法 梯度下降算法可将代价函数最小化。 在梯度下降算法在不停地一点点改变和，试图通过这种改变使得变小，直到...

• 

  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。