我是机器学习的新手，正在尝试实现梯度下降。我的代码看起来像这样，并已为所有参数生成NaN值：
我正在研究神经网络，我发现使用<code>*.grad_zero()</code>可以正确获得损失函数值，并且收敛到零。其中，
我正在尝试使用MATLAB中的Gradient Descent算法计算全局最小值。
派生形式为：
<a href="https://i.stack.imgur.com/EJk
我正在使用从预先训练的VGG16和VGG19模型中提取的功能。这些特征是从上述网络的第二个完全连接层（FC2
我正在尝试针对19维参数向量θ最小化目标函数J（θ）。 J（θ）是一个光滑的非线性函数，因此我在R中
我正在使用<code>trust-constr</code>优化器来最小化该功能：
<pre><code>gen_result = minimize(gen_loss, gen_weights, met
<strong>我正在尝试将简单线性回归应用于梯度下降</strong>
但我被困在这里
我收到一个错误ValueError
我的实现（见下文）给出了标量值3.18，这不是正确的答案。该值应为0.693。我的代码在哪里偏离方程式
帮我计算6 * 6矩阵的伴随数。
我的矩阵：
行1：6 2 3 0 0 2.78
第2行：2 2 3 0 0 1.32
第3行：3 3 5 0 0 1
我不知道如何解决这个问题，我只是一个初学者。下面是代码
<pre><code>
def sigmoid(X, theta):
z = np.dot(
我正在尝试将随机梯度下降（SGD），具有平均的随机梯度下降（SGA）和随机平均梯度下降（SAG）相互比
凸性和平滑性是一个充分条件
使用梯度下降 (GD) 方法最小化损失函数。凸度也是
梯度下降成功训练模型
所有人。
我是机器学习的初学者，现在开始学习有关梯度下降的知识。但是，我遇到了一个大问题
我需要转换此函数，该函数实现了梯度下降算法：
<pre><code>function [xopt, fopt, niteration, gnorm, dx] = grad_des
使用梯度下降的线性回归
参考：<a href="https://towardsdatascience.com/linear-regression-using-gradient-descent-in-10-
这不是直接与编程相关的问题，但老实说，我不知道还有什么要问的（如果您知道某个论坛更适合该问
我正在尝试手动实现梯度下降，并遇到以下错误：
<blockquote>
beta中的错误-（（alpha / 6132）* sum（yha
在运行大型RNN网络时，我遇到了一些内存问题（GPU），但我想使批处理大小保持合理，因此我想尝试进
背景：
我正在使用LSTM（内置在tensorflow.js中）基于输入文本文件生成文本。我将文本文件拆分为样
我有一组数据，该数据包含24个数据点X，0和1个标签Y
我试图编写自己的代码来研究物流回归<br/> <strong>
