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標簽 > 優化算法
優化算法有很多,關鍵是針對不同的優化問題。例如可行解變量的取值(連續還是離散)、目標函數和約束條件的復雜程度(線性還是非線性)等,應用不同的算法。
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機器學習優化算法中梯度下降,牛頓法和擬牛頓法的優缺點詳細介紹
梯度下降法實現簡單,當目標函數是凸函數時,梯度下降法的解是全局解。一般情況下,其解不保證是全局最優解,梯度下降法的速度也未必是最快的。
我們都知道訓練神經網絡基于一種稱為反向傳播的著名技術。在神經網絡的訓練中,我們首先進行前向傳播,計算輸入信號和相應權重的點積,接著應用激活函數,激活函數...
其中,gradient(x_n)是函數位于x_n點時的梯度向量,hessian_matrix是一個尺寸為 nxn 的黑塞矩陣(hessian matri...
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