直觀理解 梯度（gradient）
梯度 在機器學習中，我們通常需要對問題進行建模，然後可以得到一個成本函數(cost function)，通過對這個成本函數進行最小化，我們可以得到我們所需要的參數，從而得到具體的模型。這些優化問題中，只有少部分可以得到解析解(如最小二乘法)，而大部分這類優化問題只能迭代求解，而迭代求解中兩種最常用的方法即梯度下降法與牛頓法。 梯度概念是建立在偏導數與方向導數概念基礎上的。所謂偏導數，簡單來說是對於
相關文章
- 1. 梯度（gradient）
- 2. 梯度(Gradient vectors)
- 3. 如何直觀形象地理解梯度、散度、旋度
- 4. 理解梯度下降法(Gradient Decent)
- 5. 理解梯度下降法(Gradient Descent)
- 6. 梯度直方圖（HOG,Histogram of Gradient）
- 7. ML重要概念：梯度（Gradient）與梯度下降法（Gradient Descent）
- 8. 機器學習-梯度（gradient）與梯度下降（gradient discent）
- 9. 梯度下降（Gradient Descent）
- 10. 梯度消失（vanishing gradient）與梯度爆炸（exploding gradient）問題
- 更多相關文章...
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • Hibernate悲觀鎖 - Hibernate教程
- • 三篇文章瞭解 TiDB 技術內幕 —— 談調度
- • Docker 清理命令
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 梯度（gradient）
- 2. 梯度(Gradient vectors)
- 3. 如何直觀形象地理解梯度、散度、旋度
- 4. 理解梯度下降法(Gradient Decent)
- 5. 理解梯度下降法(Gradient Descent)
- 6. 梯度直方圖（HOG,Histogram of Gradient）
- 7. ML重要概念：梯度（Gradient）與梯度下降法（Gradient Descent）
- 8. 機器學習-梯度（gradient）與梯度下降（gradient discent）
- 9. 梯度下降（Gradient Descent）
- 10. 梯度消失（vanishing gradient）與梯度爆炸（exploding gradient）問題