梯度下降（Gradient descent）
梯度下降（Gradient descent） 在有監督學習中，我們通常會構造一個損失函數來衡量實際輸出和訓練標簽間的差異。通過不斷更新參數，來使損失函數的值盡可能的小。梯度下降就是用來計算如何更新參數使得損失函數的值達到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降計算流程 假設 ...
原文：自然梯度下降（Natural Gradient Descent）
引言 自然梯度法與牛頓法一樣，是二階梯度優化算法。自然梯度法相比最速梯度下降法的優勢 是在模型參數更新后，模型建模的概率分布與之前不會有太大變化。 背景知識 流形 M 是局部歐幾里得的Hausdorff空間。Hausdorff空間意味着對於任意兩點，它們存在不相交的鄰域 也就是說每個點都是相對獨立的。 。局部歐幾里得意味着對於空間中任一點，存在一個可以同胚於實 V in mathbb R n 空間 ...
2020-03-01 22:13 0 1041 推薦指數：
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