一、梯度下降法简介
梯度下降法是一种常用的优化算法，可以用于求解函数的最小值，尤其适用于机器学习中的参数优化问题。其基本思想是通过迭代地调整参数值，使得目标函数的值逐渐变小，直到满足一定的收敛条件。
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- 后端
- 2024-04-08
1. 梯度洗脱怎么设置流动相条件
优点
而梯度洗脱能够规避掉等度洗脱的问题，峰型得到改，很少拖尾。例如梯度洗脱的样品峰，无论先出峰还是后出峰的组分，它们的峰形基本能保尖锐对称。
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- 软件
- 2023-07-23
另一方面，出现梯度消失梯度的原因：在深层网络中，如果激活函数的导数小于1，则根据链求导规律，接近输入层的参数梯度与小于1的数相乘越来越小，最终接近0。
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- 运维
- 2023-07-19
机器心脏报告
编辑：杜威
来自脸书AI的研究人员提出了NormFormer，可以更快地达到目标预训练的困惑，更好地实现预训练的困惑和下游任务的执行。
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- 运维
- 2023-05-11
