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深度學習入門--引數更新的優化

神經網路學習的目的是找到使損失函式的值儘可能小的引數。這是尋找最優引數的問題,解決這個問題的過程稱為 最優化 。而在深度神經網路中,引數的數量非常龐大,最優化問題也就十分複雜。 之前我們學過 隨機梯度

獨家揭祕“日本洗腦級賣貨術”,秒殺李佳琦!

日本一檔人氣綜藝《月曜夜未央》曾經請過一位 電視銷售狂人,江湖人稱“傳奇松下(レジェンド松下)” 。 他在節目上演示瞭如何把不起眼的生活用品賣出去,也就是當場推銷。令人吃驚的是,這位大叔似乎有獨特的推銷

科創板“開閘” 19家公司“臨考”

李正豪 3月28日下午,上海證券交易所(以下簡稱“上交所”)披露第三批2家科創板被受理企業。再加上3月27日晚間披露的第二批8家、3月22日晚間披露的第一批9家,目前科創板已有19家企業拿到了“准考證”。

新添九家!上交所公佈科創板新受理企業

摘要:上交所29日披露新受理科創板上市企業名單,分別為中微半導體、深圳傳音控股股份有限公司、交控科技股份有限公司、中科星圖股份有限公司、杭州當虹科技股份有限公司等。 上交所29日披露新受理

大規模機器學習(Large Scale Machine Learning)

1.大型資料集的學習 處理大資料集的演算法 近年來機器學習技術的發展歸因於我們有極其龐大的資料用來訓練我們的演算法。 處理如此海量資料的演算法?我們為什麼要用大的訓練集呢? 我們已經知道一種獲取

淺談 梯度下降法/Gradient descent

當今世界,深度學習應用已經滲透到了我們生活的方方面面,深度學習技術背後的核心問題是最優化(Optimization)。最優化是應用數學的一個分支,它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量),以使某一(或某些

機器學習中梯度下降演算法的實際應用和技巧

當在現實生活中的遇到問題時,我們總是希望找到最佳的解決方案。製造軟體產品也是一樣的道理,最優化的程式才是最理想的產品。 最優化 意味著獲得最佳輸出。它既是一個數學的重要分支,也在現實生活中有著重要的作用。

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