梯度下降法和隨機梯度下降法
1. 梯度 在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...
原文：梯度下降法VS隨機梯度下降法 (Python的實現)
The Learning Rate An important consideration is the learning rate , which determines by how much we change the weightswat each step. If is too small, the algorithm will take a long time to converge . ...
2016-02-27 15:41 0 9826 推薦指數：
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