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deep learning book-第4章 Numerical Computation
标签:
deep learning book
2016-12-05
几个git链接:
https://github.com/HFTrader/DeepLearningBook
https://github.com/ExtremeMart/DeepLearningBook-ReadingNotes
https://github.com/ExtremeMart/DeepLearningBook-CN
目录:
4.1 Overflow and Underflow
4.2 Poor Conditioning
4.3 Gradient-Based Optimization
Beyond the Gradient: Jacobian and Hessian Matrices
4.4 Constrained Optimization
4.5 Example: Linear Least Squares
问题:
1.为什么会出现underflow或overflow?
2.condition number的含义&condition的作用
3.海森矩阵为什么可以帮助梯度下降法跨越鞍点
4.公式4.21怎么对X求导的,矩阵求导法则?
5.一阶优化算法与二阶优化算法的优劣对比
6.KKT条件什么时候是最优化问题可以求取最优值的充要条件?
原创文章,转载请注明出处!
本文链接:
http://hxhlwf.github.io/posts/dl-dlbook-chap4.html
上篇:
deep learning book-第3章 Probability and Information Theory
下篇:
dual learning for mt
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