今日大綱 神經網路簡介 梯度下降法 (Gradient descent) 激活函數 (Activation function) 程式碼 神經網路簡介 下圖為...
前言 經過前面的文章,目前在單一個Step的訓練節點內,能做的優化其實已經做的差不多了。接下來大概就是訓練次數以及一些超參數的調整。讓我們先回到一組很基礎但又很...
Gradient Descent Method 統整一下到底要如何Gradient Descent去計算Logistic Regression:首先我們...
Gradient Descent – one weight with Bias 上篇的說明當 b=0 時該如何校正w的, 其實基本上大同小異,都是用相同...
在上一篇Error Function中,可以看到依照w的不同決定了線的偏差值多寡,此篇要介紹的是當隨便取了一個值w之後該如何對w進行校正。 Gradient...
今天來聊聊在ML裏面一天到晚聽到的gradient descent!Gradient descent是用來解決Optimization問題的常見算法,也因為只是...
簡單回顧在ML_Day10(Gradient Descent)有介紹什麼是SGD,就是只對一個example的loss做計算,求梯度最小值。也介紹什麼是Ada...
簡單回顧在ML_Day5(Linear Regression Introduction)有介紹什麼是Gradient Descent,就是對loss func...
簡單回顧在ML_Day2(機器學習種類)有提Regression與classificatoin的差異。所謂的線性迴歸(Linear Regression),簡...
前言 梯度下降法(Gradient Descent Algorithm)是一個一階最佳化算法,通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值,...
參考網站1李宏毅教授視頻對Gradient descent也有詳盡解說真心推薦這一系列 看完了李教授大神的視頻後,理解Gradient descent是如何找...
梯度下降 昨天我們提到,令我們的函數為: 則誤差為:其中 x 為輸入,y 為輸出。我們想要將誤差最小化,因此可以透過微分來求算。 首先,我們先來回想一下微分的定...