【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化 24-03-09 02:01 3692 13163 blog.csdn.net 简要介绍图中的优化算法,编程实现并2D可视化 1. 被优化函数 2. 被优化函数 3. 解释不同轨迹的形成原因 分析各个算法的优缺点 REF:图灵社区-图书 (ituring.com.cn) 深度学习入门:基于Python的理论与实现 NNDL 作业11:优化算法比较_"ptimizers[\"sgd\"] = sgd(lr=0.95) optimizers[\"mo-CSDN博客http://iyenn.com/rec/1970248.html 【NNDL 作业】优化算法比较 增加 RMSprop、Nesterov_随着优化的进展,需要调整γ吗?rmsprop算法习题_HBU_David的博客-CSDN博客http://iyenn.com/rec/2011790.html?spm=1001.2014.3001.5501 注:本文转载自blog.csdn.net的HBU_David的文章"https://blog.csdn.net/qq_38975453/article/details/134782433"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。 复制链接
简要介绍图中的优化算法,编程实现并2D可视化 1. 被优化函数 2. 被优化函数 3. 解释不同轨迹的形成原因 分析各个算法的优缺点 REF:图灵社区-图书 (ituring.com.cn) 深度学习入门:基于Python的理论与实现 NNDL 作业11:优化算法比较_"ptimizers[\"sgd\"] = sgd(lr=0.95) optimizers[\"mo-CSDN博客http://iyenn.com/rec/1970248.html 【NNDL 作业】优化算法比较 增加 RMSprop、Nesterov_随着优化的进展,需要调整γ吗?rmsprop算法习题_HBU_David的博客-CSDN博客http://iyenn.com/rec/2011790.html?spm=1001.2014.3001.5501
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