[Deep Learning] 深度學習中消失的梯度
好久沒有更新blog了，最近抽時間看了Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》感覺小有收獲，分享給大家。 了解深度學習的同學可能知道，目前深度學習面臨的一個問題就是在網絡訓練的過程中存在梯度消失問題（vanishing gradient ...
原文：深度學習中的梯度
一 什么是梯度 梯度的定義 梯度是一個向量，是一個n元函數f關於n個變量的偏導數，梯度會指向各點處的函數值降低的方向。更嚴格的講，梯度指示的方向是各 點處的函數值減少最多的方向。為什么這么說，因為方向導數 cos theta 梯度，而 theta是方向導數的方向和梯度方向的夾角。 所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。 二 梯度法 什么是梯度法 深度學習中， 神經網絡的主要任務是在學習時找到 ...
2020-06-20 23:58 0 2069 推薦指數：
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