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标签 > 优化算法
优化算法有很多,关键是针对不同的优化问题。例如可行解变量的取值(连续还是离散)、目标函数和约束条件的复杂程度(线性还是非线性)等,应用不同的算法。
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其中,gradient(x_n)是函数位于x_n点时的梯度向量,hessian_matrix是一个尺寸为 nxn 的黑塞矩阵(hessian matri...
机器学习优化算法中梯度下降,牛顿法和拟牛顿法的优缺点详细介绍
梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解。一般情况下,其解不保证是全局最优解,梯度下降法的速度也未必是最快的。
我们都知道训练神经网络基于一种称为反向传播的著名技术。在神经网络的训练中,我们首先进行前向传播,计算输入信号和相应权重的点积,接着应用激活函数,激活函数...
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