神经网络的几种参数更新方法

时间 2020-12-27

标签 DeepLearning 繁體版

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文章目录 method 1：Stochastic Gradient Descend method 2 ：Momentum 物理模拟理解： method 3 ：AdaGrad 学习率衰减 method 4 ：Adam 融合前两个的方法对比代码实现：待更本文总结自《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书，对于后两个方法，笔者还不太理解，所以仅仅介绍概念，或许以后会添加新的理解本文默

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1. 神经网络参数更新公式推导（三）——卷积神经网络（CNN）
2. 神经网络中的Softmax是如何更新参数的
3. 对抗神经网络GAN中d_loss g_loss两种更新参数的图解释
4. 常用的几种神经网络
5. 深度学习小白——神经网络5（参数更新）
6. 神经网络权重更新的原理和方法
7. 几种图神经网络方法总结（Graph Neural Network）
8. 神经网络参数更新公式推导（一）——单隐层网络
9. 神经网络优化的方法-梯度、超参数
10. 卷积神经网络的参数设定方法
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