《神经网络与机器学习》第5讲随机梯度下降算法-BP起源
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 ...
原文：机器学习基础---神经网络（调试优化）（随机初始化、梯度检测）
一：随机初始化 当我们使用梯度下降法或者其他高级优化算法时，我们需要对参数 选取一些初始值。对于高级优化算法，会默认认为我们已经为变量 设置了初始值： 同样，对于梯度下降法，我们也需要对 进行初始化。之后我们可以一步一步通过梯度下降来最小化代价函数J，那么如何来对 进行初始化值呢 一 将 全部设置为 神经网络中不适用 尽管在逻辑回归中，可以这样使用。但是在实际神经网络训练中起不到作用。 如果我们初 ...
2020-05-11 20:35 0 549 推荐指数：
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