發(fā)簡信
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從Momentum、RMSprop到AdamMomentum悔捶、RMSprop是兩種對梯度下降法的改進(jìn)方法铃慷，他們能夠使梯度下降運行得更快，而Adam算法又是Momentum和RMSprop的...
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從隨機(jī)梯度下降到Mini-Batch
梯度下降法（gradient descent）是最小化目標(biāo)函數(shù)時最容易想到的方法蜕该，但是其缺點也很明顯：非常的慢犁柜。原因在于，在運行梯度下降時堂淡，需要...
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反向傳播（BP）算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，反向傳播可以說是迄今為止用途最成功的算法股囊。而其本質(zhì)可以說是非常簡單：多元函數(shù)微分鏈?zhǔn)椒▌t。同時再用一些trick降低計算量...