批量梯度下降BGD（Batch Gradient Descent） 更新公式： \[ \theta = \theta - \eta \sum_{i=1}^{m}\nabla g(\theta;x_i,y

第九節梯度下降之函式最優化演算法(4) 上一節中我們介紹了梯度下降的兩種方式，批量梯度下降和隨機梯度下降的兩種方式，介紹了其具體的梯度下降的方式。本節的話，我們介紹一種函式最優化的演算法。以後一聽到函式最優

神經網路學習的目的是找到使損失函式的值儘可能小的引數。這是尋找最優引數的問題，解決這個問題的過程稱為 最優化 。而在深度神經網路中，引數的數量非常龐大，最優化問題也就十分複雜。 之前我們學過 隨機梯度

1.大型資料集的學習 處理大資料集的演算法 近年來機器學習技術的發展歸因於我們有極其龐大的資料用來訓練我們的演算法。 處理如此海量資料的演算法？我們為什麼要用大的訓練集呢？ 我們已經知道一種獲取

當今世界，深度學習應用已經滲透到了我們生活的方方面面，深度學習技術背後的核心問題是最優化(Optimization)。最優化是應用數學的一個分支，它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量)，以使某一(或某些

當在現實生活中的遇到問題時，我們總是希望找到最佳的解決方案。製造軟體產品也是一樣的道理，最優化的程式才是最理想的產品。 最優化 意味著獲得最佳輸出。它既是一個數學的重要分支，也在現實生活中有著重要的作用。

α解釋： 有一個比較奇怪的問題是： 假設你將θ1初始化在區域性最低點，它已經在一個區域性的最優處或者區域性最低點，區域性最優點的導數為零，因為導數是切線的斜率，梯度下降法更新θ1的值

深度學習中涉及到很多引數，如果對於一些引數不瞭解，那麼去看任何一個框架都會有難度，在TensorFlow中有一些模型訓練的基本引數，這些引數是訓練模型的前提，也在一定程度上影響著模型的最終效果。下面主

在我們面對多維特徵問題的時候，我們要保證這些特徵都具有相近的尺度，這將幫助梯 度下降演算法更快地收斂。 以房價問題為例，假設我們使用兩個特徵，房屋的尺寸和房間的數量，尺寸的值為 0- 2000 平方

在機器學習領域，梯度下降演算法分為三種 批量梯度下降演算法（BGD，Batch gradient descent algorithm） 隨機梯度下降演算法（SGD，Stocha

點選這裡進入 人工智慧嘚吧嘚 目錄，觀看全部文章 向量Vector 向量就是有方向的數量。 我們日常使用的數字都是一維的，就是說只有一個x方向，越往右數字越大。同樣可以說，任意一個數字都表

作者丨蘇劍林 單位丨廣州火焰資訊科技有限公司 研究方向丨NLP，神經網路 個人主頁丨kexue.fm 最近把優化演算法跟動力學結合起來思考得越來越起勁了，這是優化演算法與動力學系

一文帶你瞭解機器學習基礎：梯度下降和最小二乘法 在開始本文之前，有興趣的可以瀏覽一下這個文章，人工智慧中的最優化問題。 人工智慧數學基礎之最優化方法 兩者的區別 最小二乘法跟梯度

迴歸：預測一個連續數值 迴歸，指研究一組隨機變數(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一組(X1，X2，…，Xk)變數之間關係的統計分析方法，又稱多重回歸分析。 迴歸分析法可預測連續變數Y的值（continu

作者介紹： Joshua Chou 畢業於多倫多大學，目前從事資訊理論與編碼論的相關研究，主要研究內容為格碼 (Lattice Codes) 與低密度奇偶檢查碼 (Low Density Parity C