2 NN
文章目錄 2.5單層神經網絡訓練:增量規則 2.6廣義增量規則 2.7隨機梯度下降算法、批量算法和小批量算法 2.7.1隨機梯度下降算法 2.7.2批量算法 2.7.3小批量算法 2.8示例:增量規則 2.5單層神經網絡訓練:增量規則 神經網絡以權重的形式存信息 爲了能用新的信息訓練神經網絡,權重應變 把根據給定的信息來修正權重的系統性方法叫學習規則。 訓練是神經網絡系統地存儲信息的唯一方法 學習
相關文章
- 1. nn package
- 2. k-NN
- 3. torch.nn.init(nn/init.py)
- 4. NN-Neural Network
- 5. Built up a NN
- 6. 9 前向NN
- 7. 由NN到LSTM
- 8. 神經網絡(NN)
- 9. 【NN-GNN的由來】
- 10. NN入門，手把手教你用Numpy手撕NN(一)
- 更多相關文章...
- • Thymeleaf擴展2(Say Hello) - Thymeleaf 教程
- • QBC的2種檢索方式 - Hibernate教程
- • C# 中 foreach 遍歷的用法
- • RxJava操作符（二）Transforming Observables
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. nn package
- 2. k-NN
- 3. torch.nn.init(nn/init.py)
- 4. NN-Neural Network
- 5. Built up a NN
- 6. 9 前向NN
- 7. 由NN到LSTM
- 8. 神經網絡(NN)
- 9. 【NN-GNN的由來】
- 10. NN入門，手把手教你用Numpy手撕NN(一)