梯度下降毕业论文
2022-04-11阅读(402)
问：梯度下降法是万能的模型训练算法吗？
- 答：这么说，这东西能求导，且满足一定的条件（利普希茨应该是，具体我有点记不清了），梯度下降一定能找到最优解。事实上在梯度下降时会考虑很多的问题。比如步长怎么选。这里面有个wolfe条件比较常用。但是按照wolfe条件来选是不是一定能保证收敛？这个就很难说了。SVM的求解是一个凸模型。那显然梯度下降不是最好的选择，我们对凸模型的优化方法实在是太多了。我没关注过，但我估计肯定有人用ADMM这类的方法去求解SVM。梯度下降只是代码好写，然后实际上也比较好用。但是谈万能，太过了。
问：BP神经网络中的激励函数除了S型函数，还有什么函数？
- 答：一般来说，神经网络的激励函数有以下几种：阶跃函数 ，准线性函数，双曲正切函数，Sigmoid函数等等，其中sigmoid函数就是你所说的S型函数。以我看来，在你训练神经网络时，激励函数是不轻易换的，通常设置为S型函数。如果你的神经网络训练效果不好，应从你所选择的算法上和你的数据上找原因。算法上BP神经网络主要有自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法(traingdx)，Levenberg-Marquardt反向传播算法(trainlm)等等，我列出的这两种是最常用的，其中BP默认的是后一种。数据上，看看是不是有误差数据，如果有及其剔除，否则也会影响预测或识别的效果。
问：深度学习能够学会编程吗
- 答：IT的就业前景还是不错的
选择学校方面 一定要选择 有资质的
教学 师资力量 环境不错的
看学校 历年来的毕业生如何 - 答：用LSTM单元组成深度图灵机可以实现的。代码也是时序数据。只是需要正确编写代码还是有待调参。
问：e的x减一次方的导数？
- 答：复合函数的求导法则：y=f(u)与u=g(x)复合而成函数y=f[g(x)]，其导数是f'(u)×g'(x)。
这里，f[g(x)]=e^(2x-1)分解为f(u)=e^u，u=2x-1，所以e^(2x-1)的导数是f'(u)×g'(x)＝e^u×2＝2e^(2x-1)。
问：帮忙从cnki上找一篇论文
- 答：查了一下，有这方面的，看到了给回个信，我发给你看一下。
- 答：我是绑定IP的帐号，可以帮你下载。
问：帮忙翻译一篇计算机科技论文，在百度输入Algorithms for Non-negative Matrix Factorization就能搜到。
- 答：有点搞笑了，一篇文章翻译下来估计一天时间都不够。给50分别人会给你翻译，这也太廉价了吧！给50块也不一定有人干！
