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Erschienen in:
1981 | OriginalPaper | Buchkapitel
Loss Functions and Stochastic Approximation
verfasst von : Jack Sklansky, Gustav N. Wassel
Erschienen in: Pattern Classifiers and Trainable Machines
Verlag: Springer New York
Enthalten in: Professional Book Archive
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Gradient descent as a technique for finding the minimum of a loss function J(v) was introduced in Section 2.10. Recall that the technique consists of finding the gradient ∇ J(v) and then adjusting the parameter vector v so that the change in v is in the direction of the negative of the gradient.