机器学习-神经网络算法(一)
1. 背景: 1.1 以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...
原文：机器学习之路： 深度学习 tensorflow 神经网络优化算法 学习率的设置
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 来表示神经网络中的参数， J 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 ， 使得J 的值最小， 也就是求J 的最小值 损失函数J 的梯度 J 此时定义一个学习率 梯度下降法更新参数的公式为： n n J n n 将这个公式循环的重复下去， 的值就从高处逐渐向 ...
2018-06-07 16:31 0 942 推荐指数：
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