【李宏毅】機器學習 筆記03（Tips of gradient descent）
1、Adagrad Adagrad是解決不同參數應該使用不同的更新速率的問題。Adagrad自適應地爲各個參數分配不同學習率的算法。 公式如下： 2、Stochastic Gradient Descent(SGD:隨機梯度下降) 如果使用梯度下降法(批量梯度下降法)，那麼每次迭代過程中都要對個樣本進行求梯度，所以開銷非常大，隨機梯度下降的思想就是隨機採樣一個樣本來更新參數，那麼計算開銷就下降了
相關文章
- 1. 李宏毅 機器學習 -2017- Gradient Descent
- 2. 李宏毅機器學習入門學習筆記（三）Gradient Descent
- 3. 機器學習（李宏毅）lecture02學習筆記（Gradient Descent）
- 4. 李宏毅機器學習課程筆記1：Regression、Error、Gradient Descent
- 5. 李宏毅機器學習筆記---Gradient Descent
- 6. 李宏毅 機器學習筆記 Gradient Descent
- 7. 李宏毅機器學習筆記2：Gradient Descent
- 8. 李宏毅機器學習筆記（3）—Gradient Descent
- 9. 李宏毅機器學習筆記六——Gradient Descent
- 10. 【課程筆記】李宏毅機器學習[3]：Gradient Descent
- 更多相關文章...
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 李宏毅 機器學習 -2017- Gradient Descent
- 2. 李宏毅機器學習入門學習筆記（三）Gradient Descent
- 3. 機器學習（李宏毅）lecture02學習筆記（Gradient Descent）
- 4. 李宏毅機器學習課程筆記1：Regression、Error、Gradient Descent
- 5. 李宏毅機器學習筆記---Gradient Descent
- 6. 李宏毅 機器學習筆記 Gradient Descent
- 7. 李宏毅機器學習筆記2：Gradient Descent
- 8. 李宏毅機器學習筆記（3）—Gradient Descent
- 9. 李宏毅機器學習筆記六——Gradient Descent
- 10. 【課程筆記】李宏毅機器學習[3]：Gradient Descent