神經網絡與深度學習（2）：梯度下降算法和隨機梯度下降算法
本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分內容。 使用梯度下降算法進行學習（Learning with gradient descent） 1. 目標 我們希望有一個算法，能讓我們找到權重和偏置，以至於網絡的輸出y(x) 能夠擬合所有 ...
原文：002-深度學習數學基礎(神經網絡、梯度下降、損失函數)
深度學習數學基礎 神經網絡 梯度下降 損失函數 這里在進入人工智能的講解之前，你必須知道幾個名詞，其實也就是要簡單了解一下人工智能的數學基礎，不然就真的沒辦法往下講了。 本節目錄如下： 前言。 監督學習與無監督學習。 神經網絡。 損失函數。 梯度下降。 . 前言 人工智能可以歸結於一句話：針對特定的任務，找出合適的數學表達式，然后一直優化表達式，直到這個表達式可以用來預測未來。 接下來就來一句一 ...
2021-04-09 21:52 3 763 推薦指數：
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深度學習 (DeepLearning) 基礎 [2]---神經網絡常用的損失函數 Introduce 在上一篇“深度學習 (DeepLearning) 基礎 [1]---監督學習和無監督學習”中我們介紹了監督學習和無監督學習相關概念。本文主要介紹神經網絡常用的損失函數。 以下均為個人學習 ...
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一、序言 動量梯度下降也是一種神經網絡的優化方法，我們知道在梯度下降的過程中，雖然損失的整體趨勢是越來越接近0，但過程往往是非常曲折的，如下圖所示： 特別是在使用mini-batch后，由於單次參與訓練的圖片少了，這種“曲折”被放大了好幾倍。前面我們介紹過L2 ...
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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 ...