gradient descent

stochastic gradient descent gradient descent和stochastic gradient descent區別 f 例如,下圖左右部分比較,左面x2對y影響比較大,因此在w2方向上的變化比較sharp陡峭在w1方向上比較緩和。 featuring scaling 有很多,下面是比較普遍的途徑之一: 梯度下降的理論基礎: 每一次更新參數的時候都得到一個新的the
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