梯度下降法与反向传播
一、梯度下降法 1.什么是梯度下降法 顺着梯度下滑，找到最陡的方向，迈一小步，然后再找当前位，置最陡的下山方向，再迈一小步… 通过比较以上两个图，可以会发现，由于初始值的不同，会得到两个不同的极小值，所以权重初始值的设定也是十分重要的，通常的把W全部设置为0很容易掉到局部最优 ...
原文：Numpy梯度下降反向传播代码实现
代码 coding: utf import numpy as np N是批量大小 D in是输入维度 H是隐藏的维度 D out是输出维度。 N, D in, H, D out , , , 创建随机输入和输出数据 x np.random.randn N, D in y np.random.randn N, D out 随机初始化权重 w np.random.randn D in, H w np.r ...
2020-09-27 20:39 0 509 推荐指数：
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梯度下降原理及其过程：https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86583789 有限差分估计梯度： 写起来简单，但速度慢而且结果区分度不大 解析梯度： 计算图： 反向传播工作机制： 从输出开始乘以每个节点 ...
神经网络系列之二 -- 反向传播与梯度下降
系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第2章 神经网络中的三个基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 这三大概念是：反向传播，梯度下降，损失函数。 神经网络训练的最基本的思想就是：先“猜 ...
批梯度下降和随机梯度下降的区别和代码实现
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