“梯度下降法”版本间的差异

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2019年3月25日 (一) 04:27的版本

  1. 梯度下降法（Gradient Descent）介绍

=

  • 1.梯度下降法
    • 是一种基于搜索的最优化方法**
    • 作用**：最小化一个损失函数
    • 梯度上升法**：最大化一个效用函数

给定目标函数分f(x)和初始点x0


导数和偏导的区别：导数和偏导，偏导是因为有很多未知数，每次只能对其中一个求导，所以叫偏导


  • 2.考虑冲量的梯度下降法
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