本文關(guān)鍵詞：多元向量值函數(shù)求導(dǎo)的矩陣表示及其在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

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【摘要】：在介紹多元向量值函數(shù)求導(dǎo)的矩陣表示的基礎(chǔ)上,給出了梯度下降法的工作原理及其訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程,最后通過(guò)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了梯度下降法的有效性.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)數(shù)理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 梯度下降法 多元函數(shù)導(dǎo)數(shù)的矩陣表示
【基金】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)本科教學(xué)工程(ZL201634) 實(shí)驗(yàn)室基金(GBL31513)
【分類(lèi)號(hào)】：TP183
【正文快照】： 2016年3月,谷歌Deep Mind團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出的一款圍棋人工智能程序——阿爾法圍棋(Alpha Go)戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石,這讓世人驚嘆于人工智能迅猛發(fā)展的同時(shí),也讓人們認(rèn)識(shí)到一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)——深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)[1].深度學(xué)習(xí)是一種深層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neur

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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2 劉R，

本文編號(hào)：736258