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天津大学_吴立德_朴素贝叶斯模型_机器学习数学-从数学到机器学习分类问题_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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现在,看看会发生什么,如果我们减去一个这两本书中的每一本都有一百本组件。我们得到一个完全不同的区域表面。在这种情况下,它是一个圆圈,它是理想。绿线是沿着它的线重量增加到两个。我们将采取第一个重量,并且乘以一。我们将采取第二个重量和乘以一。我们需要得到两个。因此权重更好地增加到两个。红线是沿着它的线两个重量相等。因为我们要拿第一个重量,并乘以一。而我们将采取第二个重量,并将它乘以-one。因此,如果权重相等,我们就能够得到我们需要的零。所以这种情况下的错误表面是a渐变下降的好圆圈真的很容易,我们所做的就是减去从每个输入100。如果你正在考虑不会发生什么输入但隐藏单位。拥有隐藏单位是有道理的介于两者之间的是双曲线切线 - 一个人双曲正切只是两倍后勤-one。而有道理的原因是因为然后是隐藏单位的活动大概是零,这应该是在下一级学习更快。当然,只有输入才会出现这种情况双曲线切线是分布的理智地在零附近。但在这方面,双曲正切比物流更好。但是还有其他方面的问题物流更好。例如,物流给你一个地毯扫东西。它给出的输出为零,如果你使输入比它更小,输出仍为零。所以波动很大 在这个视频中,我们将看看改善学习的动量方法在评分下降时的速度神经网络。动量法可以完全应用批量学习,但它也适用于迷你批量学习。它被广泛使用。也许是最常见的食谱学习大神经网就是用随机等级和迷你下降批次与动力相结合。我将从直觉开始动量法的背后
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