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機器學習中的優化算法介紹
時間 2020-12-30
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優化算法
梯度下降
Adam
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在機器學習中,有很多的問題並沒有解析形式的解,或者有解析形式的解但是計算量很大(譬如,超定問題的最小二乘解),對於此類問題,通常我們會選擇採用一種迭代的優化方式進行求解。 這些常用的優化算法包括:梯度下降法(Gradient Descent),共軛梯度法(Conjugate Gradient),Momentum算法及其變體,牛頓法和擬牛頓法(包括L-BFGS),AdaGrad,Adadelta
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