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2016年12月27日
梯度下降法
给定损失函数,随机初始化一个位置(w0,b0),在该位置,沿着梯度方向是损失函数下降最快的方向,具体的证明是在该点的局部将函数进行泰勒展开,并取零次项以及一次项对函数进行近似之后,可以将目标函数化简为常数项以及两个向量相加的形式,为了使目标函数最小,则需要使得向量中的可变者与原来的向量(梯度组成的向
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posted @ 2016-12-27 17:16 rainsoul
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