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多伦多大学_莫凡_scikit learn_分类实践-构建词袋向量_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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。所以,我们想到了该地区的一个球表面,球的位置水平面代表当前的重量矢量。球开始静止不动最初它将遵循的方向最陡的血统。它将遵循渐变。但是只要它有一定的速度它将不再朝着同一个方向前进作为渐变。它的势头将使它继续进入前一个方向。显然我们最终希望得到一个表面上的低点,所以我们想失去能量。所以我们需要介绍一下粘度。也就是说,我们使其速度消失轻轻地每次更新。动量方法的作用是什么呢?振动方向高曲率。所以,如果你看看红色的起点,然后看看我们得到的绿点经过两个步骤,他们有渐变几乎相同而且相反。结果,横跨的梯度山沟已经取消了。但沿着峡谷的梯度却没有取消了。沿着峡谷,我们将继续建立速度,等等动量法已经解决了,它会往往沿着山沟的底部,积累速度,如果你很幸运,那会让你变成一个整体比你判断的快得多最陡的血统。动量法的方程是相当简单。我们说时间t的速度矢量,只是时间t的速度矢量减去一,这里的时间是更新的权重。所以这是我们得到的速度矢量在迷你批次t减1后,减弱a位。所以我们乘以一些数字point.9。这真的是粘度,或者它是相关的粘度。但不幸的是,我称它为动力。所以我们现在称阿尔法势头。然后我们添加了效果当前梯度,这是让一些人走下坡路的原因学习率乘以我们的梯度在时间t那将是我们的新事物时间t的速度我们然后做出我们的重量在时间t变化等于速度。这个速度实际上可以表示为先前体重的条款会发生变化显示在幻灯片共享上。然后我会
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