梯度下降的优化思路挺有意思,尤其是它在机器学习里的表现,简直是调参的利器。你可以把它想象成在山坡上找最低点,梯度告诉你坡度大小和方向,下降就是往低处走。随机梯度下降(SGD)适合大数据,更新快但有点噪声,反倒让你跳出局部最优。这里还有批量和小批量梯度下降,速度和准确性之间的平衡挺巧妙。学会调整学习率
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本视频详细介绍了神经网络的数学基础,包括目标函数、梯度下降和反向传播算法的公式推导。通过对公式的逐一讲解,视频帮助理解神经网络的训练和优化过程,为深入学习神经网络奠定坚实的基础。
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针对算术表达式文法的解析与验证。具体包括对E、T和F三个非终结符的递归定义及其对应的语法规则。例如,对于E→TE’这一规则,需要编写对应于E的非终结符的递归下降子程序,以判断一个算术表达式的正确性。
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递归下降分析语法分析器 #include using namespace std; char token[50]; int ch = 0; int sign; void E(); void E1(); void T1(); void F(); int main() { sign =
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