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机器学习算法与实战基础入门

机器学习算法与实战基础入门

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机器学习 基础入门
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1. 误差函数E对矩阵求导,就是对矩阵中每个元素分别求导,结果还是一个矩阵。

E = f(Y)

Y = XW

E对W求导,留下的是X的转置和E对Y的导;

E对X求导,留下的是W的转置和E对Y的导;

一定要注意,因为是对矩阵求导,所以留下的一定要转置,并且要注意转置在E对Y的导的左右顺序(和Y=XW乘法顺序一致(也可以通过矩阵乘法规则推理出来))。

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梯度下降法更新权重,二维平面中,移动的方向总和斜率(目标函数/损失函数对W求导)的正负相反。求得最低点导数时,此刻也就是我们所需要的W的值。

引出权重更新公式,公式中同时包括了学习率,也就是学习步长。

终止训练:

可以按照迭代次数终止,也可以按照损失函数小于某个值时终止。

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授课教师

日本名古屋大学博士
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