您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. tensorflow2.0,自定义求导及梯度下降的实现

  2. 首先先回顾一下高中的通过定义求导 # 1.单变量求导 def f(x): return 3. * x ** 2 + 2. * x - 1 def approximate_derivative(f, x, eps=1e-3): return (f(x + eps) - f(x - eps)) / (2. * eps) print(approximate_derivative(f, 1.)) # 7.999999 # 2.求偏导 def g(x1, x2): return
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:33kb
    • 提供者:weixin_38529123