我正在学习使用tensorflow库。每次我尝试使用最简单的(我猜)可能的基于渐变的学习示例时,我会得到相同的错误,这使得我陷入困境。 下面是代码: import tensorflow as tf
x = tf.constant(1, dtype=tf.float32, name='X')
a = tf.Variable(1, dtype=tf.float32, name= 'A')
y
我有一个矩阵R,我想用梯度下降法估计。该代码适用于小尺寸矩阵(例如100x1),但随着我增加尺寸(例如10x3),该代码会提供NaN值。请帮忙! R =[196,242,3;186,302,3;22,377,1;244,51,2;166,346,1;298,474,4;115,265,2;253,465,5;305,451,3;6,86,3];
N = length(R);
M = size(
对这个问题的启发: Why do different methods for solving Xc=y in python give different solution when they should not? ,似乎有数值的问题,由于浮动点,反转矩阵和限制值[-1,1],我很好奇,现在为什么不深的学习不是来自浮遭受或如果大多数训练数据的平均值为0和标准差1(假设我假定大部分数据已经被预处理到