1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时，知道了可以将训练样本横向堆叠，形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵： 当数据量不是太大时，这样做当然会充分利用向量化的优点，一次训练中就可以将所有训练样本涵盖，速度也会较快。但当数据量急剧增大，达到百万甚至更大的数量级时，组成的矩阵将极其庞大 ...

本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分内容。 使用梯度下降算法进行学习（Learning with gradient descent） 1. 目标 我们希望有一个算法，能让我们找到权重和偏置，以至于网络的输出y(x) 能够拟合所有 ...

在神经网络中，广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率： 　　假设用 θ 来表示神经网络中的参数， J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 　　那么整个优化过程就是寻找一个参数θ， 使得J(θ) 的值 ...

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 ...

最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https ...

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 ...

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 ...

指数衰减法： 公式代码如下： 　　变量含义： 　　decayed_learning_rate：每一轮优化时使用的学习率 　　learning_rate：初始学习率 　　decay_rate：衰减系数 　　decay_steps：衰减速度，通常表示完整的使用一遍训练数据所需 ...