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非凸函数上，随机梯度下降能否收敛？网友热议：能，但有条件，且比凸函数收敛更难机器学习研究组订阅2022-02-07 18:16非凸优化问题被认为是非常难求解的，因为可行域集合可能存在无数个局部最优点，通常求解全局最优的算法复杂度是指数级的（NP 困难）。那么随机梯度下降能否收敛于非凸函数？针对这一问题，众多网友进行了一番讨论。在机器学习领域，我们经常会听到凸函数和非凸函数，简单来讲，凸函数指的是顺着梯度方向走，函数能得到最优解 ，大部分传统机器学习问题都是凸的。而非凸指的是顺着梯度方..

机器之心报道本文首先介绍GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名，然后再对其进行系统地对比下图总结了在GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名，该排名是基于各大框架在GitHub里的收藏数，这个数据由MitchDeFelice在2017年5月初完成。TensorFlow地址：https://www.tensorflow.org/TensorFlo

研究】RNN以及LSTM的介绍和公式梳理 2015-07-27 优快云博客 [url=]机器学习研究会[/url] 机器学习研究会 机器学习研究会 [img][/img]微信号功能介绍 机器学习研究会是北京大学大数据与机器学习创新中心旗下的学生组织，旨在构建一个机器学习从事者交流的平台。除了及时分享领域资讯外，协会还会举办各种业界巨头/学术神牛讲座、学术大牛沙龙分享会、rea