哎，信息量略大(｡ŏ_ŏ)
从Momentum、RMSprop到AdamMomentum、RMSprop是两种对梯度下降法的改进方法，他们能够使梯度下降运行得更快，而Adam算法又是Momentum和RMSprop的结合，下面我们具体来看。 指数...
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IP属地：四川
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从Momentum、RMSprop到AdamMomentum、RMSprop是两种对梯度下降法的改进方法，他们能够使梯度下降运行得更快，而Adam算法又是Momentum和RMSprop的结合，下面我们具体来看。 指数...
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@littlewonbin (￣へ￣)你已经连咕三天了，快回来！
从随机梯度下降到Mini-Batch
梯度下降法（gradient descent）是最小化目标函数时最容易想到的方法，但是其缺点也很明显：非常的慢。原因在于，在运行梯度下降时，需要遍历整个训练集，才能进行一步梯...
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@littlewonbin 然而你咕咕了ヾ(≧▽≦*)o
从随机梯度下降到Mini-Batch
梯度下降法（gradient descent）是最小化目标函数时最容易想到的方法，但是其缺点也很明显：非常的慢。原因在于，在运行梯度下降时，需要遍历整个训练集，才能进行一步梯...
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反向传播（BP）算法在神经网络训练过程中，反向传播可以说是迄今为止用途最成功的算法。而其本质可以说是非常简单：多元函数微分链式法则。同时再用一些trick降低计算量。下面具体说明反向传播的过程。...
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好厉害呀~把梯度下降讲得很清晰，还引经据典来着，一看就是个大佬ฅ'ω'ฅ
从随机梯度下降到Mini-Batch
梯度下降法（gradient descent）是最小化目标函数时最容易想到的方法，但是其缺点也很明显：非常的慢。原因在于，在运行梯度下降时，需要遍历整个训练集，才能进行一步梯...
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从随机梯度下降到Mini-Batch
梯度下降法（gradient descent）是最小化目标函数时最容易想到的方法，但是其缺点也很明显：非常的慢。原因在于，在运行梯度下降时，需要遍历整个训练集，才能进行一步梯...
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