现在我们来讨论梯度下降算法的三个变种，它们之间的主要区别在于每个学习步骤中计算梯度时使用的数据量，是对每个参数更新（学习步骤）时的梯度准确性与时间复杂度的折衷考虑。
2018-05-03 15:55
随机梯度下降（Stochastic gradient descent） 批量梯度下降（Batch gradient descent） 梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用
2017-11-28 04:00
提升树利用加法模型与前向分步算法实现学习的优化过程，当损失函数为平方损失和指数损失函数时，每一步优化都较为简单。
2019-09-23 08:52
在无线传感器网络拓扑控制算法的研究中，利用简化冗余路径可以降低通信干扰，减少能量消耗，并且延长网络生存期。但是，以路径简化为主要方法的拓扑控制必定带来网络的健壮性下降。
2020-04-12 18:17
如果同一个上下文中对少量元素进行编码，通常无法获得足够的上下文编码信息。但是如果对大量元素进行编码又会带来存储空间变大的问题。因此要对局部梯度值进行量化处理。
2024-04-25 10:46
神经网络的优化本质上是一个非凸问题，而简单的基于梯度的算法在实践中似乎总是能够解决这类问题。
2018-12-24 09:41
梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。
2018-08-04 11:40
多传感器信息融合方法大致可以分为三类，即，概率统计方法、逻辑推理方法和学习方法
2020-01-27 16:16
这提出了一个问题，生成合成梯度的网络如何学习？当我们进行完整的前向传播和反向传播时，我们实际得到了“正确”的梯度。我们可以将其与“合成”梯度进行比较，就像我们通常比较神经网络输出和数据集一样。因此
2018-05-14 17:32
梯度下降法是一个用于寻找最小化成本函数的参数值的最优化算法。当我们无法通过分析计算（比如线性代数运算）求得函数的最优解时，我们可以利用梯度下降法来求解该问题。
2018-04-26 16:44
