深度学习中的优化方法（二）
在上一篇文章中 深度学习中的优化方法（一） - ZhiboZhao - 博客园 (cnblogs.com) 我们主要讲到了一维函数 \(f(x):R \rightarrow R\) 的优化方法，在实际情况中，待优化的函数往往是多维的 \(f(x):R^{n} \rightarrow R ...
原文：深度学习中的优化方法（一）
写在前面：梯度下降法是深度学习优化的基础，因此本文首先探讨一维优化算法，然后扩展到多维。本文根据 最优化导论 孙志强等译 的内容整理而来，由于笔者水平和精力有限，在此只是在简单层面做一个理解，如果要追求更严谨的数学理论，请大家参考相关书籍。在本文中，我们讨论目标函数为一元单值函数 f:R rightarrow R 的最优化问题 即一维问题 的迭代求解方法。多维函数的梯度优化算法将在后续给出。 一维 ...
2021-07-27 17:38 0 223 推荐指数：
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