神經網絡與機器學習 第5章 隨機梯度下降法-BP的起源 神經網絡的訓練有很多方法，以數值優化為基礎的隨機梯度學習算法能夠處理大規模的數據集合，它也是后面多層神經網絡后向傳播算法的基礎。 隨機梯度下降是以均方誤差為目標函數的近似最速下降算法，該算法被廣泛用於自適應信號處理領域 ...

1. 損失函數 在線性回歸分析中，假設我們的線性回歸模型為： 樣本對應的正確數值為： 現在假設判別函數的系數都找出來了，那么通過判別函數G(x)，我們可以預測是樣本x對的值為。那這個跟 ...

BP神經網絡梯度下降算法 目錄(?)[+] 菜鳥初學人智相關問題，智商低，艱苦學習中，轉文只為保存，其中加上了一些個人注釋，便於更簡單的理解~新手也可以看，共勉。 轉自博客園@ 編程De： http ...

https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81143894 在深度學習的路上，從頭開始了解一下各項技術。本人是DL小白，連續記錄我自己看的一些東西，大家可以互相交流。本文參考：本文參考吳恩達老師的Coursera深度學習課程，很棒 ...

在求解神經網絡算法的模型參數，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法。下面是我個人學習時對梯度下降的理解，如有不對的地方歡迎指出。 1、✌ 梯度定義 微積分我們學過，對多元函數的各個變量求偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...

　　不多說，直接上干貨！ 回歸與梯度下降 　　回歸在數學上來說是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性回歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次回歸，回歸還有很多的變種，如本地加權回歸、邏輯回歸，等等。 　　用一個 ...

上使用梯度下降算法。 從而神經網絡模型在訓練數據的孫師函數盡可能小。 --反向傳播算法是訓練神經網絡的 ...