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Nov 20 2025

jordana - 深度學習 矩陣逐元素相乘

矩陣運算、求導、激活函數、梯度下降算法、反向傳播算法等 1、矩陣運算 如果矩陣${{\mathop{\rm A}\nolimits} = {\left( {{a_{ij}}} \right)_{m \times n}}}$，其轉置矩陣${{\mathop{\rm B}\nolimits} = {\left( {{b_{ji}}} \right)_{n \times m

梯度下降算法 , 反向傳播算法 , 人工智能 , 深度學習 , 深度學習 矩陣逐元素相乘 , 迭代

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Dec 21 2025

網絡安全守護先鋒 - 機器學習假設函數

①假設函數(hypothesis function) 在給定一些樣本數據(training set)後，採用某種學習算法(learning algorithm)對樣本數據進行訓練，得到了一個模型或者説是假設函數。 當需要預測新數據的結果時，將新數據作為假設函數的輸入，假設函數計算後得到結果，這個結果就作為預測值。 假設函數的表示形式一般如下：θ 稱為模型

機器學習 , 機器學習假設函數 , 最小值 , 梯度下降算法 , 代價函數 , 人工智能

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