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神经网络与深度学习,王荃 2016年6月29日,使用梯度下降算法进行学习,定义一个代价函数,要对于所有的x,y(x)趋近于输出a,C(w,b) 0.,梯度下降,假设C是一个只有两个变量v1和v2的二元函数,定义 为V变化的向量，,定义C的梯度为偏导数的向量，,假设C是一个有m个变量V1,.Vm的多元函数,学习缓慢,随机梯度下降法,将随机的训练输入标记为X1,X2,.Xm,初始化,定义S型函数,对于一个给定的输入a,返回对应的输出。,SGD方法,加载数据,94.78%,隐藏神经元数量改为100,96.16%,学习速率选为0.001,29.39%,学习速率改为100，隐藏神经元改为30个,9.19% 学习速率太高,
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