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本文详细探讨了深度学习中动量公式的推导过程，从基础的动量项更新规则出发，逐步解析如何通过组合历史梯度信息来优化参数更新。通过公式a1′ = 2a1+a2, a2′ = 3a1′∗2+a3等，展示了动量如何影响学习过程，并最终得出a′ = r∗a1′+(1−r)∗ai的综合表达式，强调了动量在加速梯度下降和避免局部最小值方面的作用。"
69258822,4882387,"Python编程实用技巧：numpy, matplotlib 和文件操作
a1,a2,a3,a4,......ai,......ana_1, a_2, a_3, a_4, ... ... a_i, ... ... a_na1
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