學習梯度下降算法有感

1.梯度下降算法暴露出來的數學短板       數學水平有待提高。 2.梯度下降解決了什麼事情       解決多層神經元的擬合問題。 3.非線性問題處理，隱藏層個數確定的問題      神經元數量過多，是一種浪費，神經元數量過少不能擬合。 3.梯度算法的缺點(自認爲)      時間太長，計算次數太多 4.不用梯度算法怎麼擬合   神經元數量衆多，每個神經元都可以隨機生成權重，隨機權重應該可以覆

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