DL之DNN优化技术:神经网络算法简介之GD/SGD算法(BP的梯度下降算法)的简介、理解、代码实现、SGD缺点及改进(Momentum/NAG/Ada系列/RMSProp)之详细攻略
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
DL之DNN优化技术:神经网络算法简介之GD/SGD算法(BP的梯度下降算法)的简介、理解、代码实现、SGD缺点及改进(Momentum/NAG/Ada系列/RMSProp)之详细攻略
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
DL之DNN優(yōu)化技術(shù):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡介之GD/SGD算法(BP的梯度下降算法)的簡介、理解、代碼實(shí)現(xiàn)、SGD缺點(diǎn)及改進(jìn)(Momentum/NAG/Ada系列/RMSProp)之詳細(xì)攻略
目錄
GD算法相關(guān)概念
1、方向?qū)?shù)
2、梯度
GD算法中涉及的導(dǎo)數(shù)問題
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的DL之DNN优化技术:神经网络算法简介之GD/SGD算法(BP的梯度下降算法)的简介、理解、代码实现、SGD缺点及改进(Momentum/NAG/Ada系列/RMSProp)之详细攻略的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: TF学习——Tensorflow框架之基
- 下一篇: DL之DNN优化技术:利用Dropout