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[其它] VisualTF:可视化tensorflow学习记录,通过可视化方式观察梯度下降以及权重,偏差等变化情况。数据挖掘入门,推荐系统入门numpy,matploytlib-源码
说明:可视化TF numpy,matploytlib h(x)= w * x + b作为连续值w,b就是需要不断进行修正。一般都是通过梯度下降的方法将w,b进行修正。的速度一般的梯度下降方式有: 新元 最简单的方式,就是测试数据分批进行神经网络计算。 势头 传统的W参数更新为:W + =-学习率* dx动量则是加上一个惯性,即m = b1 * m学习率* dx W + = m 阿达格拉德 对学习率进行更新:v + = dx ^ 2 W + =-学习率* dx /√vv算是一种惩罚措施,逼迫朝着正<weixin_42108054> 上传 | 大小:720kb