当前位置: 首页 > news >正文 04 Deep learning神经网络编程基础 梯度下降 --吴恩达 news 2025/8/2 10:40:53 梯度下降在深度学习的应用 梯度下降是优化神经网络参数的核心算法,通过迭代调整参数最小化损失函数。 核心公式 参数更新规则: θ t + 1 = θ t − η ∇ J ( θ 查看全文 http://www.dtcms.com/a/235421.html 相关文章: 【Zephyr 系列 12】BLE + NVS + 低功耗融合实战:打造可配置蓝牙信标系统 【论文阅读笔记】万花筒:用于异构多智能体强化学习的可学习掩码 [论文阅读] 人工智能 | 利用负信号蒸馏:用REDI框架提升LLM推理能力 电脑桌面太单调,用Python写一个桌面小宠物应用。 深度学习环境配置指南:基于Anaconda与PyCharm的全流程操作 OpenLayers 地图定位 OD 算法题 B卷【猴子吃桃】 事件监听 ——CAD C#二次开发 MySQL提升 大模型模型部署和暴露接口 Langchain4j 整合向量数据库(10) 字符串 金额转换 【MATLAB去噪算法】基于ICEEMDAN联合小波阈值去噪算法 第21讲、Odoo 18 配置机制详解 进行用户VMware官网注重中一直无法登录,该怎么处理 ai流式文字返回前端和php的处理办法 【python深度学习】Day 46 通道注意力(SE注意力) 【Redis】分布式锁的介绍与演进之路 Guava LoadingCache 使用指南 C++11新增标准讲解(上) 阿里开源千问3向量模型 超越Google与OpenAI Bootstrap 3.5 框架文件结构与 API 使用指南 【Linux】Linux 进程间通讯-管道 新闻速递|Altair 与佐治亚理工学院签署合作备忘录,携手推动航空航天领域创新 制作电子相册 职业生涯思考 【AI】传统导航地图和智驾地图的区别 智能心理医疗助手开发实践:从技术架构到人文关怀——CangjieMagic情感医疗应用技术实践 Webpack的基本使用 - babel 【应用】Ghost Dance:利用惯性动捕构建虚拟舞伴