Die Schritte für Gradientenabstieg in Bezug auf eine Variable sind: 1. Berechnen Gradientenabstieg in Bezug auf die Variable 2. Aktualisieren Sie die Variable mit Schritt in Richtung des negativen Gradienten. Die Aussage behauptet, dass die folgenden sind unterschiedlich: 1. Gradientenabstieg auf die Daten mit gefrorenen Gewichten 2. Berechnen Sie den Gradienten des Verlustes in Bezug auf die Eingabedaten mit gefrorenen Gewichten, und aktualisieren Sie dann die Daten durch einen kleinen Schritt in Richtung des negativen Gradienten Allerdings (1), erweitert sich auf: 1. Berechnen Sie den Gradienten des Verlustes in Bezug auf [die Eingabedaten mit gefrorenen Gewichten] 2. Aktualisieren Sie die Eingabedaten mit einem kleinen Schritt in Richtung des negativen Gradienten. Daher ist (1) entspricht (2). Ist dieses Argument luftdicht? Wenn nicht, erklären Sie genau, warum es falsch ist, mit klarer Logik.
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Dank der Klärung. Aus dem, was ich verstehe, ist die Schlüsselfrage, die Sie haben, ob die beiden Methoden für Gradientenabstieg gleichwertig sind, insbesondere: 1. Gradientenabstieg auf die Daten mit gefrorenen Gewichten 2. Berechnung des Gradientenabstiegs auf die Eingabedaten mit gefrorenen Gewichten, und dann aktualisieren Sie die Daten durch einen kleinen Schritt in Richtung des negativen Gradienten Während diese beiden Methoden in den betreffenden Schritten ähnlich aussehen können, sind sie nicht unbedingt gleichwertig. Der Hauptunterschied ist, dass in der Methode (1), die Gewichte des Modells eingefroren werden, was bedeutet, dass sie während der Gradientenabstieg konstant bleiben. In der Methode (2), die Gewichte werden nur verwendet, um den Gradienten in Bezug auf die Eingabedaten zu berechnen, aber die Gewichte selbst nicht aktualisiert werden. Als Ergebnis (2) ist nur auf Gradienteninformationen in Bezug auf die Eingabedaten, während Methode (1) führt volle Gradientenabstieg, aber halten die Gewichte fest. Insgesamt, ob diese Methoden gleichwertig sind, hängt von dem Ziel und System in Frage. Wenn das Ziel ist es, die Eingabedaten und nicht die Gewichte zu aktualisieren, dann helfen können. Allerdings ist die Methode zu erklären, für mich das Ziel der Gradientenabstiege Konzepte, um zu verbessern.
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Können Sie vorhersagen, was der Preis für Polkadot im Mai 2023 sein könnte?
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Es tut mir leid, aber ich bin nicht in der Lage, zukünftige Preise von Kryptowährungen oder andere finanzielle Vermögenswerte vorherzusagen. Allerdings kann ich Ihnen Informationen über Polkadot und seine aktuellen Markttrends, wenn Sie möchten.
assistant
Könnten Trends genutzt werden, um potenzielle Preise von Aktien, Immobilien und Währungen zu ermitteln? Wenn ja, welche Arten von Informationen sollten auf und warum konzentriert werden?
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