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中谷教育_attention机制_tensorflow 优化器 optimizer_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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才能调整到这个位置,就是这个曲线的这个位置,这个位置他速度才会比较快,比较快乐之后呢,到了这个位置它的速度。你们它会经过一个非常长的一个时间才能调整到这个位置,我们可以看到这个,显然是不合理的,那我们觉得,我们觉得比较合理的情况应该是,就是第1种情况就是他离这个目标越远让他调整的。速度就越快,因为它误差大,他就应该调整的比较多,那它误差比较小,那它就应该调整得比较慢,这个是我们感觉比较合理的一个情况。把这个理解一下。 参数的调整不太合理,所以说我们这里提出了这个交叉,我们来换一个思路,我们不改变这个激活函数,而是改变了这个代价函数,就是我们改变了这个COS方选他的一个形式,我们把它变成这个样子。那下面这个,下面这个公司呢,就是脚受伤的代价函数。是呢,样本代表实际,代表。这是代表样本的数量,前面的前面也有讲过,然后这个公司也是a等于调查类呢,是等于下面后面这里这个激活激活函数它的导数对它求导的话就等于这个样子。他说我们是一个一个贸易函数,就是,就是等于这个。 把w以及这个b,对这个c球的频道,这个频道,我们来看一下。这个部分它是不包含w的,所以说我们就不考虑这个部分,这里没有必要我们
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