[Deep Learning] 深度学习中消失的梯度
好久没有更新blog了，最近抽时间看了Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》感觉小有收获，分享给大家。 了解深度学习的同学可能知道，目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题（vanishing gradient ...
原文：深度学习中的梯度
一 什么是梯度 梯度的定义 梯度是一个向量，是一个n元函数f关于n个变量的偏导数，梯度会指向各点处的函数值降低的方向。更严格的讲，梯度指示的方向是各 点处的函数值减少最多的方向。为什么这么说，因为方向导数 cos theta 梯度，而 theta是方向导数的方向和梯度方向的夹角。 所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。 二 梯度法 什么是梯度法 深度学习中， 神经网络的主要任务是在学习时找到 ...
2020-06-20 23:58 0 2069 推荐指数：
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