機器學習（一）：梯度下降、神經網絡、BP神經網絡
這幾天圍繞論文A Neural Probability Language Model 看了一些周邊資料，如神經網絡、梯度下降算法，然后順便又延伸溫習了一下線性代數、概率論以及求導。總的來說，學到不少知識。下面是一些筆記概要。 一、 神經網絡 神經網絡我之前聽過無數次 ...
原文：《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 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，是Widrow與學生Hoff提出的，他們當時叫做自適應線性神經元 線性組合濾波器 和最小均方學習。 . 自適應濾波器 我們先 ...
2021-02-05 19:30 0 341 推薦指數：
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