03 2019 档案

【机器学习之数学】02 梯度下降法、最速下降法、牛顿法、共轭方向法、拟牛顿法
摘要：延续上一篇博客的内容，本文简单介绍了梯度下降法、最速下降法、牛顿法、共轭方向法、拟牛顿法，这几种方法的收敛速度。 阅读全文
posted @ 2019-03-27 22:36 wuliytTaotao 阅读(18136) 评论(0) 推荐(5) 编辑
【机器学习之数学】01 导数、偏导数、方向导数、梯度
摘要：本文从方向导数的角度理解偏导数和梯度，厘清这几者之间的关系，即“导数是一个值，代表切线的斜率，而梯度是一个向量。最大方向导数的方向就是梯度代表的方向，最大的方向导数就是梯度的欧几里德范数”。 阅读全文
posted @ 2019-03-11 23:46 wuliytTaotao 阅读(4645) 评论(2) 推荐(7) 编辑
“卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）”之问
摘要：学习卷积神经网络（CNN）过程中可能会遇到的问题，如 1×1 卷积核、感受野、global average pooling、深度可分离卷积。持续 update 中。。。 阅读全文
posted @ 2019-03-05 15:52 wuliytTaotao 阅读(1935) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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