反覆地將乙個函式的輸入按照負梯度的倍數來輸入的過程被稱為梯度下降，它是讓成本函式向區域性最小值收斂的方法。
神經網路學習就是減小成本方程
建議讀michael nielsen關於深度學習和神經網路的數
就是要找到特定的權重偏置，從而使乙個代價函式最小化
計算乙個訓練樣本的價值，需要求出網路的輸出，和期待的輸出之間每一項的差的平方和，然後對於成千上萬個訓練樣本都這麼算一遍，最後取平均，這樣就得到了整個網路的代價值。
神經網路 梯度下降
優化問題newton s method 牛頓法 least squares method最小二乘法 gradient descent梯度下降法 當 cost對w的梯度最小 斜率最小 時，誤差最小。我們從圖中可以看出,cost 誤差最小的時候正是這條 cost 曲線最低的地方,不過在藍點的 w 卻不知...
神經網路的梯度下降法
常用的神經網路如bp神經網路 rbf神經網路等都有三層神經元，即輸入層 隱藏層和輸出層。我們知道通過不斷的修改神經元之間的權值和偏置使網路的輸出能夠擬合所有的訓練輸入，為了量化這個目標，引入乙個代價函式 其中w表示所有網路中權值集合，b是所有的偏置，n是訓練輸入資料的個數，a表示當輸入為x時輸出的向...
機器學習，深度學習，神經網路，深度神經網路
先來說一下這幾者之間的關係 人工智慧包含機器學習，機器學習包含深度學習 是其中比較重要的分支 深度學習源自於人工神經網路的研究，但是並不完全等於傳統神經網路。所以深度學習可以說是在傳統神經網路基礎上的公升級。神經網路一般有輸入層 隱藏層 輸出層，一般來說隱藏層大於2的神經網路就叫做深度神經網路，深度...