機器學習-神經網絡算法(一)
1. 背景: 1.1 以人腦中的神經網絡為啟發，歷史上出現過很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...
原文：機器學習之路： 深度學習 tensorflow 神經網絡優化算法 學習率的設置
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 來表示神經網絡中的參數， J 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 ， 使得J 的值最小， 也就是求J 的最小值 損失函數J 的梯度 J 此時定義一個學習率 梯度下降法更新參數的公式為： n n J n n 將這個公式循環的重復下去， 的值就從高處逐漸向 ...
2018-06-07 16:31 0 942 推薦指數：
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