《神經網絡與機器學習》第5講隨機梯度下降算法-BP起源
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 ...
原文：機器學習基礎---神經網絡（調試優化）（隨機初始化、梯度檢測）
一：隨機初始化 當我們使用梯度下降法或者其他高級優化算法時，我們需要對參數 選取一些初始值。對於高級優化算法，會默認認為我們已經為變量 設置了初始值： 同樣，對於梯度下降法，我們也需要對 進行初始化。之后我們可以一步一步通過梯度下降來最小化代價函數J，那么如何來對 進行初始化值呢 一 將 全部設置為 神經網絡中不適用 盡管在邏輯回歸中，可以這樣使用。但是在實際神經網絡訓練中起不到作用。 如果我們初 ...
2020-05-11 20:35 0 549 推薦指數：
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