关于梯度下降算法

前边博文说了关于MNIST手写字体的识别，现在专门记录下使用梯度下降算法进行学习的方法： 我们将⽤符号 x 来表⽰⼀个训练输⼊。为了⽅便，把每个训练输⼊ x 看作⼀个 28 *28 = 784维的向量。每个向量中的项⽬代表图像中单个像素的灰度值。我们⽤ y = y(x) 表⽰对应的期望输出，这⾥ y 是⼀个 10 维的向量。例如，如果有⼀个特定的画成 6 的训练图像，x，那么y(x) = (0,0

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