趋近智
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先决条件: 代数及Python编程能力
级别:
微分学基本原理
掌握单变量函数的极限、导数和微分法则。
微积分在优化中的应用
应用导数求解函数极值,为模型优化提供支持。
多变量微积分知识
掌握多输入函数的偏导数、梯度和海森矩阵。
基于梯度的优化
了解梯度下降及其变体在训练机器学习模型中的运作机制。
微积分在神经网络中的应用
明确链式法则在反向传播算法中用于训练深度学习模型的作用。
实践应用
运用微积分知识,使用NumPy等Python库完成机器学习相关任务。
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