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最近邻算法_邱锡鹏_网易云课堂_pokemon数据集_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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oi = oio /(1 + kt) 优先订购 演讲7 -43 apnl 25,2017 一阶优化 (1)使用梯度形式的线性逼近 二阶优化 (1)使用梯度和hessian矩阵以形成二次近似 二阶优化 二阶泰勒展开式: (θ)≈{θq)十(b - 命)τwj(%)+ j(0 - 0°)τh(θ - θq) 解决临界点,我们获得牛顿参数更新:矿= od-矿i▽屛(坯) 问:此更新有什么好处? 二阶优化 二阶泰勒展开式: (θ)≈{θq)十(b - 命)τwj(%)+ j(0 - 0°)τh(θ - θq) 解决关键点我们获得newton参数更新: 0 * = 0cj - !frlvθj(Θq“)没有超参数 没有利尔宁率! 问:此更新有何意义? 二阶优化 二阶泰勒展开式: (θ)≈{θq)十(b - 命)τwj(%)+ j(0 - 0°)τh(θ - θq) =θq-trlvθj(θq) 解决临界点,我们获得牛顿参数更新: 粗麻布具有o(n ^ 2)个元素倒数需要o(n ^ 3)n =(数十万) q2:为什么这对深度学习不利
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