Momentum亮瓷、RMSprop是兩種對梯度下降法的改進方法窍仰，他們能夠使梯度下降運行得更快桥胞，而Adam算法又是Momentum和RMSprop的結合唧龄，下面我們具體來看。 指數(shù)...
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從Momentum搏嗡、RMSprop到Adam -
從隨機梯度下降到Mini-Batch
梯度下降法（gradient descent）是最小化目標函數(shù)時最容易想到的方法，但是其缺點也很明顯：非常的慢泌参。原因在于，在運行梯度下降時，需要遍歷整個訓練集宣赔，才能進行一步梯...
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反向傳播（BP）算法在神經網絡訓練過程中，反向傳播可以說是迄今為止用途最成功的算法瞪浸。而其本質可以說是非常簡單：多元函數(shù)微分鏈式法則儒将。同時再用一些trick降低計算量。下面具體說明反向傳播的過程对蒲。...