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 2025/7/6 5:45:39 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.lqws.cn/news/186193.html 相关文章: 一个WebRTC 分辨率动态爬升问题记录与解决过程 Kubernetes指标实现有效的集群监控和优化 【单片机期末】串行口循环缓冲区发送 单片机内部结构基础知识 FLASH相关解读 Flask 核心概念速览:路由、请求、响应与蓝图 深入理解二叉搜索树:原理到实践 LeetCode 热题 100 74. 搜索二维矩阵 【Linux基础知识系列】第十四篇-系统监控与性能优化 使用VSCode开发Django指南 npm install的原理 自制喜悦字贴 华为×小鹏战略合作:破局智能驾驶深水区的商业逻辑深度解析 Qt(part1)Qpushbutton,信号与槽,对象树,自定义信号与槽,lamda表达式。 使用WebSocket实时获取印度股票数据源(无调用次数限制)实战 QuaggaJS用法详解 vue生成二维码图片+文字说明 Vue 组件库发布实战(含 TypeScript 支持) 课消管理软件,教培机构进入系统管理时代 高温IC设计带来的挑战和问题 深入理解 transforms.Normalize():PyTorch 图像预处理中的关键一步 Javascript 编程基础(5)面向对象 | 5.1、构造函数实例化对象 JavaScript 原型与原型链:深入理解 __proto__ 和 prototype 的由来与关系 区块链技术相关 李沐《动手学深度学习》d2l安装教程 JS面试常见问题——数据类型篇 Java并发编程面试题 【Android】Android Studio项目代码异常错乱问题处理(2020.3版本) MySQL体系架构解析(二):MySQL目录与启动配置全解析 模板方法模式:优雅封装不变,灵活扩展可变 API标准的本质与演进:从 REST 架构到 AI 服务集成