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十三、梯度下降 原文：Gradient Descent 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 优化复杂模型 识别直接微积分或几何论证无法帮助解决损失函数的情况 应用梯度下降进行数值优化 到目前为止，我们已经非常熟悉选择模型和相应损失函数的过程，并通过选择最小化损失函数的 θ \theta θ的值来优化参数。到目前为止，我们已经通过以下两种方法优化了 θ

原标题：从CS到金融科技和工业工程与运筹，海本学长转专业申请规划，斩获UCB和康奈尔~ 学员背景 加利福尼亚大学圣克鲁兹分校 CS专业 主要获录Offer 加州大学伯克利分校金融科技：UC Berkeley Industrial Engineering and Operations Research FinTech 康奈尔大学工业工程与运筹学硕士：Cornell Tech Master in

Part 1  Probabilistic models with latent variable models, evidence variable and query variable: 我们要这么想 p(x), p(z) 和 p(x|z):       （下图右上角 应该是 mu_nn(z), sigma_nn(z) ） 这里牵扯到了第一个神经网络。 现在要明确，我们的目标是