反向传播(Backpropagation)是深度学习的核心,但很多人只会调用 loss.backward(),没有真正理解背后发生了什么。这篇文章从链式法则出发,手推一个两层网络的梯度。
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数学
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梯度下降是机器学习中最核心的优化算法。这篇文章从数学原理出发,推导出三种变体,并用 Python 实现一个完整的线性回归训练过程。
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反向传播(Backpropagation)是深度学习的核心,但很多人只会调用 loss.backward(),没有真正理解背后发生了什么。这篇文章从链式法则出发,手推一个两层网络的梯度。
梯度下降是机器学习中最核心的优化算法。这篇文章从数学原理出发,推导出三种变体,并用 Python 实现一个完整的线性回归训练过程。