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多元函数的极值及其求法
梯度下降法(SGD)原理解析
及其
改进优化算法
答:
在机器学习的优化过程中,梯度下降法(SGD)犹如导航者,引领我们沿着
函数的
陡峭下降路线,直至找到全局或局部最优解。SGD的基本原理是利用函数梯度的负方向作为迭代更新的导向,以最小化损失函数J(θ)。例如,当我们使用均方误差(MSE)作为损失函数时,目标是寻找使误差最小化的参数θ。初始化后,通过求...
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答:
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函数
、对数概念(下)第11讲对数运算及对数函数(上)第12讲对数运算及对数...
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