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RSS订阅原创 浅谈线性神经网络
定义模型，将模型的输入和参数同模型的输出关联起来"""线性回归模型"""#定义损失函数"""均方损失"""在每一步中，使用从数据集中随机抽取的一个小批量，然后根据参数计算损失的梯度。接下来，朝着减少损失的方向更新我们的参数。下面的函数实现小批量随机梯度下降更新。该函数接受模型参数集合、学习速率和批量大小作为输入。每 一步更新的大小由学习速率lr决定。因为我们计算的损失是一个批量样本的总和，所以我们用批量大小（batch_size） 来规范化步长，这样步长大小就不会取决于我们对批量大小的选择。
2026-10-10 21:11:51
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原创 STL浅谈，从vector到map
本文为C++ STL入门指南，详解vector、stack、map等核心容器的用法与底层原理，助你高效掌握标准模板库！
2025-03-17 20:18:39
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空空如也
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