不知不觉，我们已经更新到第六篇关于深度学习词汇的介绍了，今天将是最后一篇~本系列的传送门如下：
深度学习词汇表（一）
深度学习词汇表（二）
深度学习词汇表（三）
深度学习词汇表（四）
深度学习词汇表（五）
随机梯度下降SGD
随机梯度下降是一种基于梯度优化的算法，用于在训练过程中学习网络参数。通常通过反向传播算法计算梯度。在实际应用中，人们使用SGD的迷你批处理版本，通过基于批处理而非单个样本进行参数更新，从而提升计算效率。针对普通SGD的扩展包括Momentum、Adagrad、rmsprop、Adadelta或Adam等。
SOFTMAX函数SoftMax函数常用于将原始分数向量转换为#%#$#%@%@%$#%$#%#%#$%@_40850c++ab8cdabc6868888fd85808d0e输出层的类概率，用于分类。它通过指数化并除以一个标准化常数来标准化分数。如果需要处理大量类别，如机器翻译中的词汇表，计算标准化常数的开销会很大。提高计算效率的方法包括分层SoftMax或使用基于采样的损失函数，如NCE。
TENSORFLOWTensorFlow是一个开源的c++ /Python库，用于通过数据流图进行数值计算，特别是深度神经网络。它由谷歌开发。在设计上，它与Theano最为相似，比Caffe或Keras更低级。
THEANOTheano是一个python库，允许定义、优化和评估数学表达式。它包含许多深度神经网络的构建块。Theano是一个低级库，类似于TensorFlow。更高级别的库包括Keras和Caffe。
梯度消失问题VANISHING GRADIENT PROBLEM梯度消失问题在非常深的神经网络中出现，通常是循环神经网络，它使用的激活函数的梯度往往很小（在0到1的范围内）。由于这些小梯度在反向传播过程中会成倍增加，它们通常会在整个层中“消失”，阻止网络学习长期依赖性。解决这一问题的方法包括使用像ReLUs这样的不受小梯度影响的激活函数，或者使用像LSTMs这样的结构来显式对抗梯度消失。与之相对的问题称为爆炸梯度问题。
VGG模型VGG模型在2014年ILSVRC竞赛中获得第二名，仅次于GoogLeNet。然而，VGG模型在多个迁移学习任务中的表现优于GoogLeNet。而且，在从图像中提取CNN特征时，VGG模型是首选算法。其缺点是参数量达到140M，需要更大的存储空间，但该模型具有很高的研究价值。VGG模型由16-19个权重层组成，使用3×3和1×1的小卷积滤波器。
WORD2VECword2vec是一种通过预测文档中单词的上下文来学习单词嵌入的算法和工具。所得到的单词向量具有一些有趣的属性，例如vector（‘queen’）~=vector（‘king’）-vector（‘man’）+vector（‘woman’）。学习这些嵌入可以使用两种不同的目标：Skip-Gram目标试图从一个单词预测其上下文，CBOW目标试图从上下文预测一个单词。
本文到此结束，我保证真的没有（七）了。
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