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 ...

指數加權移動平均 以下內容來自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32335746，純用作記錄 指數加權移動平均(Exponentially Weighted Moving Average)，他是一種常用的序列處理方式。在\(t\)時刻，移動平均值公式 ...

加權移動平均法：是對觀察值分別給予不同的權數，按不同權數求得移動平均值，並以最后的移動平均值為基礎，確定預測值的方法。 采用加權移動平均法，是因為觀察期的近期觀察值對預測值有較大影響，它更能反映近期變化的趨勢。 指數移動加權平均法：是指各數值的加權系數隨時間呈指數式遞減，越靠近當前時刻的數值 ...

一、指數加權平均算法介紹 引言 　　在了解指數加權平均之前，首先我們需要回顧一下求平均數的相關概念，從而進行進一步理解與引導。 如何求平均數 　　平均數求法數學公式： 　　現在舉例說明：比如我們現在有100天的溫度值，要求這100天的平均溫度值 ...

指數加權平均 在深度學習優化算法中，例如Momentum、RMSprop、Adam，都提到了一個概念，指數加權平均，看了Andrew Ng的深度學習課程后，總結一下什么是指數加權平均。 式中v_t可近似代表1/(1-β)個θ的平均 ...

1. 什么是指數加權平均 指數加權平均(exponentially weighted averges)，也叫指數加權移動平均，是一種常用的序列數據處理方式。 它的計算公式如下： 其中， θ_t：為第 t 天的實際觀察值， V_t: 是要代替 θ_t 的估計值，也就是第 t 天 ...

指數加權平均數（ Exponentially weighted averages） 指數加權平均，在統計中也叫做指數加權移動平均。 下面列舉出表示倫敦一年之中的溫度： 如果要計算趨勢的話，也就是溫度的局部平均值，或者說移動平均值： 先使：${v_0} = 0$，然后計 ...

1. 概述 加權移動平均法，是對觀察值分別給予不同的權數，按不同的權數求得移動平均值。並以最后的移動平均值為基礎，確定預測值的方法。采用加權移動平均法，是因為觀察期的近期觀察值對預測有較大影響，它更能反映近期變化的趨勢。 指數加權移動平均法（Exponentially Weighted ...