当前位置: 首页 > news >正文 深度学习中的提示词优化:梯度下降全解析 news 2025/7/1 11:29:53 深度学习中的提示词优化:梯度下降全解析 在您的代码中,提示词的更新方向是通过梯度下降算法确定的,这是深度学习中最基本的优化方法。 一、梯度下降与更新方向 1. 核心公式 对于可训练参数 θ \theta θ(这里是提示词嵌入向量),梯度下降的更新公式为: 查看全文 http://www.dtcms.com/a/192884.html 相关文章: 前端缓存策略 Milvus(23):过滤 中国近代史2 工业场景轮式巡检机器人纯视觉识别导航的优势剖析与前景展望 uniapp 弹窗封装(上、下、左、右、中五个方位) 【FFmpeg+SDL】使用FFmpeg捕获屏幕,SDL显示 win10下安装redis并设置开机自启动 前端的面试笔记——JavaScript篇(二) 口播视频怎么剪!利用AI提高口播视频剪辑效率并增强”网感” MATLAB安装全攻略:常见问题与解决方案 Linux | Linux系统安装虚拟机教程(超级简单) 以项目的方式学QT开发(一)——超详细讲解(120000多字详细讲解,涵盖qt大量知识)逐步更新! 比亚迪跨界降维打击!将正式宣布跨界,进入两三轮电动车电池市场 解决xxx.jar中没有主清单属性的问题 ubuntu18 设置静态ip Milvus Docker 部署教程 内网互通原则详解! 设计并应用一个IIR-ButterWorth-Filter的例子 LLM笔记(三)位置编码(1) 【Matlab】最新版2025a发布,深色模式、Copilot编程助手上线! list简单模拟实现 AI时代的弯道超车之第十四章:AI与生活和生命的改变 山火中的动态坐标:北斗头盔B3为逆行者铺就生命通道 CSRF 和 XSS 攻击分析与防范 02、基础入门-Spring生态圈 解决:npm install报错,reason: certificate has expired go-zero(十八)结合Elasticsearch实现高效数据检索 在线文档管理系统 spring boot➕vue|源码+数据库+部署教程 Git - 1( 14000 字详解 ) JVM方法区核心技术解析:从方法区到执行引擎
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