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常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

蓝鲸王子 2017-09-16 20:32 阅读:142282 评论:11 推荐:76 编辑

Deep Learning基础--理解LSTM/RNN中的Attention机制

蓝鲸王子 2017-09-22 10:32 阅读:44950 评论:5 推荐:11 编辑

深度解读最流行的优化算法：梯度下降

蓝鲸王子 2017-09-16 20:41 阅读:24445 评论:2 推荐:4 编辑

关于英语PETS5备考的一些事

蓝鲸王子 2016-11-01 12:33 阅读:20604 评论:0 推荐:0 编辑

Deep Learning基础--各个损失函数的总结与比较

蓝鲸王子 2017-12-02 10:41 阅读(19578) 评论(1) 推荐(2) 编辑

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1. Re:常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）
虽然但是，这不就直接是转载了吗，哪是参考？
--Rainbownight58
2. Re:Keras自定义评估函数
博主您好，我有三个问题想请教您： 1.keras自定义评价指标函数（y_true,y_pred）中的y_true和y_pred是所有样本放进模型后得到的值吗？还是只是说一个样本的值 2..keras自...
--白小兵
3. Re:常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）
@RoyceMa 9楼说的没错，我再补充一点自己的理解。牛顿法适用于求函数极值和求解方程，而求函数极值的思路是对函数先求导，再求导数为0的解，所以相当于还是求解方程的问题。所以最优化问题，也就是函数...
--Cau_Cieer_Xu
4. Re:For循环中不可以嵌套RDD操作
请问下楼主，现在有很多小文件，我的方式是for循环将这个小文件生成的RDD 合并，请问下怎么改比较好
--我是学渣柠檬
5. Re:常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）
@会长是的，牛顿法是直接找函数值为0的点，这点博主的那张动图已经解释了一切；当需要求解一个函数的最小值时，只需要先求其导数，这样就可以使用牛顿法找到导数为0的点，这个点也就是函数的极值点（如果函数是...
--RoyceMa