三、二阶导数与海森矩阵 3.1 海森矩阵 3.2 海森矩阵与学习率 3.3 驻点与全局极小点 三、二阶导数与海森矩阵 3.1 海森矩阵 二阶导数 刻画了曲率。假设有一个二次函数（实际任务中，很多函数不是二次的，但是在局部可以近似为二次函数）： 如果函数的二阶导数为零，则它是一条直线。如果梯度为 1，则当沿着负梯度的步长为 时，函数...

基于代价的访问计划评估 索引选择率的估算 访问计划的搜索过程 基于代价的访问计划评估 当查询的集合有多个索引时，SequoiaDB 需要选取合适的索引，或者全表扫描来执行查询。数据节点上的查询优化器会基于代价对候选的访问计划进行评估，选取合适的访问计划来完成查询。 估算出每个候选访问计划执行的以下指标： 基于规则的估算选取候选访问计划 ...

reducer 作者：胡子大哈 原文链接： http://huziketang.com/books/react/lesson34 转载请注明出处，保留原文链接和作者信息。（本文未审核） 经过了这么多节的优化，我们有了一个很通用的 createStore ： function createStore ( state , stateC...

规格化节点 输入 属性 输出 规格化节点 查找单个通道内的最小值与最大值，然后将每个像素映射为介于0到1之的数值，多用于Z缓存。 输入 数值 标准化值输入。（引用在设置框中的矢量值）。 属性 这个节点没有属性。 输出 数值 标准化值输出。

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规格化节点 输入 属性 输出 规格化节点 查找单个通道内的最小值与最大值，然后将每个像素映射为介于0到1之的数值，多用于Z缓存。 输入 数值 标准化值输入。（引用在设置框中的矢量值）。 属性 这个节点没有属性。 输出 数值 标准化值输出。

直播问题汇总 1、机器学习基础（片刻） 2、k-近邻算法（KNN）（小瑶） 3、决策树（Decision Tree）（小瑶） 4、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）（如果迎着风就飞） 5、Logistic 回归（逻辑斯蒂回归）（如果迎着风就飞） 6、Support Vector Machine（支持向量机 SVM）（片刻） 7、集成方法（e...

LayerNorm LayerNorm class paddle.nn.LayerNorm ( normalized_shape, epsilon=1e-05, weight_attr=None, bias_attr=None, name=None ) [源代码] 该接口用于构建 LayerNorm 类的一个可调用对象，具体用法参照 代码示例...

5-7,优化器optimizers 一，优化器的使用 二，内置优化器 5-7,优化器optimizers 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，...