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Clarence的笔记
计算机视觉方向,关注SLAM、三维重建及机器学习等问题的相关算法及应用。
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2017年3月22日
梯度下降(Gradient Descent)
摘要: 1. 特征:沿负梯度方向迭代更新下一次的搜索方向 2. 用于:优化问题中逼近极值点 3. 基本形式:$\theta'_j=\theta_j-\alpha\cdot\frac{\partial{J(\theta)}}{\partial\theta_j}$ 4. 步长 $\alpha$(学习速率): $
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posted @ 2017-03-22 14:43 Clarence的笔记
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