1.mini-batch梯度下降 在前面學習向量化時，知道了可以將訓練樣本橫向堆疊，形成一個輸入矩陣和對應的輸出矩陣： 當數據量不是太大時，這樣做當然會充分利用向量化的優點，一次訓練中就可以將所有訓練樣本涵蓋，速度也會較快。但當數據量急劇增大，達到百萬甚至更大的數量級時，組成的矩陣將極其龐大 ...

本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分內容。 使用梯度下降算法進行學習（Learning with gradient descent） 1. 目標 我們希望有一個算法，能讓我們找到權重和偏置，以至於網絡的輸出y(x) 能夠擬合所有 ...

在神經網絡中，廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率： 　　假設用 θ 來表示神經網絡中的參數， J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。 　　那么整個優化過程就是尋找一個參數θ， 使得J(θ) 的值 ...

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 ...

最近回顧神經網絡的知識，簡單做一些整理，歸檔一下神經網絡優化算法的知識。關於神經網絡的優化，吳恩達的深度學習課程講解得非常通俗易懂，有需要的可以去學習一下，本人只是對課程知識點做一個總結。吳恩達的深度學習課程放在了網易雲課堂上，鏈接如下（免費）： https ...

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 ...

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 ...

指數衰減法： 公式代碼如下： 　　變量含義： 　　decayed_learning_rate：每一輪優化時使用的學習率 　　learning_rate：初始學習率 　　decay_rate：衰減系數 　　decay_steps：衰減速度，通常表示完整的使用一遍訓練數據所需 ...