文件名称：matlab代码做游戏-optimization:数值优化方法简介：论文推荐和代码实现
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更新时间：2024-06-10 07:27:04
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matlab代码做游戏优化 数值优化方法简介：论文推荐和代码实现。 可以在以下内容中找到以下内容 例子 日期 密码 2018年10月10日 1-理论 深度学习模型通常由随机梯度下降优化器训练。 随机梯度下降的变化有很多：Adam，RMSProp，Adagrad等。有关这些算法的介绍，请参见。 所有这些都可以让您设置学习率。 此参数告诉优化器将小批处理的权重沿梯度方向移动多远。 如果学习率低，则训练会更可靠，但是优化会花费大量时间，因为将损失函数降至最低的步骤很小。 如果学习率很高，则培训可能不会收敛甚至不一致。 权重变化可能太大，以至于优化器超出了最小值，并使损失更严重。 训练应从相对较大的学习率开始，因为在开始时，随机权重远非最佳，然后在训练过程中学习率会降低，以允许更细粒度的权重更新。 一般优化方法 新元 纸 - ”” RMSprop 杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）。 内斯特罗夫 阿达格勒 发表在《机器学习研究杂志》上，被3178引用（2018年8月5日）。 阿达达 于1960年被引用（2018年8月5日）。 亚当 和分别被11125和31引用。 阿达玛克斯 那达姆
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optimization-master
----README.md(7KB)
----notebook()
--------constrainedOpt.ipynb(2KB)
--------nonneg_matrix_fact.ipynb(51KB)