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斯坦福大学_实体识别_多元线性回归_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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础的就用梯度下降法,然后在如果在神经网络多一点的话,那我们就用反向传播,反正全部还是有的。但铁路还是用梯度下降,能不能能保证大家求到一个局部最小点,这两点大家就可以拿它作为一个悲伤啊,一个基本的一个结果来去用了,如果他的这个结果符合咱的需求,咱就没必要考虑更复杂的一些算法。我去载你和再去调油了对吧?啊,如果它离我们的目标还是少了一点的话,那我们再考虑更复杂的东西,然后再在这个层面上再去叠加,就是所以我们今天讲的是一个base line,一个很基础的一个情况。 嗯,最优化的策略,一个是随机搜索,随机搜索,我这边把你拍成代码给大家看啊,实际上,太简单粗暴了,我我真是都不想讲了,大家就。当当做一个念想吧,然后就随机局部搜索这个,这个的作用还是有一点的,就是说,嗯,你在现有的参数的基础上,你在周边找一找其它参数然后算出。算出我们的损失函数,这里有一个判断就有判断。之前认为的最好的损失函数还低的话,那我们就把处在这个环境下的损失函数对应的这个参数值赋给我们的最好的那个参数值,然后我们损失函数的,此时的。损失函数就变成了我们认为的一个新的,最好的算是函数一直下一直下下,然后达到一定的次数就可以了
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