神经网络与机器学习 第5章 随机梯度下降法-BP的起源 神经网络的训练有很多方法，以数值优化为基础的随机梯度学习算法能够处理大规模的数据集合，它也是后面多层神经网络后向传播算法的基础。 随机梯度下降是以均方误差为目标函数的近似最速下降算法，该算法被广泛用于自适应信号处理领域 ...

1. 损失函数 在线性回归分析中，假设我们的线性回归模型为： 样本对应的正确数值为： 现在假设判别函数的系数都找出来了，那么通过判别函数G(x)，我们可以预测是样本x对的值为。那这个跟 ...

BP神经网络梯度下降算法 目录(?)[+] 菜鸟初学人智相关问题，智商低，艰苦学习中，转文只为保存，其中加上了一些个人注释，便于更简单的理解~新手也可以看，共勉。 转自博客园@ 编程De： http ...

https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81143894 在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。本文参考：本文参考吴恩达老师的Coursera深度学习课程，很棒 ...

在求解神经网络算法的模型参数，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法。下面是我个人学习时对梯度下降的理解，如有不对的地方欢迎指出。 1、✌ 梯度定义 微积分我们学过，对多元函数的各个变量求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式 ...

　　不多说，直接上干货！ 回归与梯度下降 　　回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如本地加权回归、逻辑回归，等等。 　　用一个 ...

上使用梯度下降算法。 从而神经网络模型在训练数据的孙师函数尽可能小。 --反向传播算法是训练神经网络的 ...