gradient descent的意思|示意
梯度下降
gradient descent的用法详解
Gradient Descent，又称梯度下降法，是机器学习中常用的一种优化算法。它的工作原理是，通过不断地迭代求解，使目标函数的值越来越小，直到得到最优的解。
Gradient Descent的主要应用是机器学习中的模型优化，它可以帮助我们找到模型中最优的参数组合，这样就可以获得最优的预测结果。另外，它也可以用于其他优化问题，比如调整编程代码，使算法运行效率最大化。
梯度下降法分为批量梯度下降法和随机梯度下降法，其中，批量梯度下降法是每次迭代中，更新的参数值是根据整个训练集计算得出的梯度值，而随机梯度下降法是每次迭代中，更新的参数值是根据当前训练集中的一个样本计算得出的梯度值。
梯度下降法的优势在于，它可以用来优化模型，同时对迭代次数和收敛速度有很好的控制能力。此外，它也易于实现，并且可以同时处理多个参数优化，从而获得更好的预测结果。
gradient descent相关短语
1、 Stochastic gradient descent 随机梯度下降,随机梯度下降法
2、 Gradient Descent Algorithm 梯度下降法,算法,梯度下降计算
3、 gradient descent method 梯度下降法
4、 Gradient descent intuition 梯度下降直观解释
5、 Gradient descent for multiple variables 梯度下降在多变量线性回归中的应用,多元的函数的梯度下降,多变量梯度下降
6、 Gradient descent for linear regression 应用于线性回归的的梯度下降算法
7、 steepest gradient descent 最陡梯度下降算法
8、 stichastic gradient descent 可以通过随机梯度下降
gradient descent相关例句
Gradient descent algorithm using momentum BP network training.
采用动量梯度下降算法训练BP网络.
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A new gradient descent algorithm for unconstrained optimization problem is proposed.
提出了一种新的无约束优化下降算法.
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This paper studies BP network, realizes the method of gradient descent, gets better result than traditional one.
本文研究了BP网络，实现了“梯度下降法”的网络训练方法，获得了较传统方法好的效果。
Based on gradient descent rule, the BP ( Back Propagation ) algorithm is a local optimization algorithm.
bp 算法基于梯度下降原理,是一种局部寻优算法.
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This paper researches the application of the stochastic parallel gradient descent (SPGD) optimization algorithm on the beam cleanup system.
就随机并行梯度下降(SPGD)最优化算法在光束净化系统中的应用展开研究。
The delta rule is based on the idea of gradient descent.
而delta规则是基于梯度降落这样一种思路。
Finally, all of the parameters of the T - S model are determined accurately with gradient descent algorithm.
最后, 通过梯度下降方法,精确确定T -S 模糊模型的所有参数.
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So we can use the convolution of Laplacian operator to compute the gradient descent.
因此,可以利用有向拉普拉斯算子的卷积来计算梯度下降迭代公式.
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