网络梯度下降法

神经网络简介-11梯度下降算法-未完成代码-博客园梯度下降算法我们已经了解了类似于图中的简单神经网络输出数据的具体过程。我们构建神经网络来输出预测结果。 但如果您事先不知道重量，则无法正确预测结果。 我们可以先输入正确的参数，然后按照梯度下降法，训练神经网络的常用方法_百度文库（1）traingd：基本的梯度下降法，收敛速度比较慢。 （2）traingda：带有自适应学习率的梯度下降法（3）traingdm：带有动量项的梯度下降法，通常比traingd更快。

神经网络梯度下降算法_百度文库 对于神经网络模型，借助BP算法可以高效计算梯度，从而实现梯度下降算法。 然而，梯度下降算法长期存在的问题是它不能保证全局收敛。 《日工一族：深度学习笔记6-梯度下降法-Bilibili神经网络的学习过程就是不断地调整各种参数（权重、偏差），直到输出与真实结果之间的差距（梯度下降法的损失）计算过程如图所示：我们可以这样理解梯度下降法的计算过程：对于任何一个元素或更多。

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BP神经网络-梯度下降算法_feng3355的博客-CSDN博客_bpneuralnetworkgradientdescentmethodgradientdescentalgorithmdbat06-25557kupePOEM专栏10-251623BP神经网络梯度下降法01-08技术博客03-15963great_yzl的博客10-093609HenryWang的博客04-212938抽象计算图被广泛使用，如深度神经网络DNN(7)-梯度下降法_Eason_的博客-CSDNblog_dnnlearningrate通过在梯度方向上不断前进来逐渐减小函数值的过程就是梯度法。梯度法是解决机器学习中优化问题的常用方法。 特别是在神经网络的学习中，虽然梯度的方向不一定指向最小值，但可以沿着它的方向。

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