交叉熵代价函数解决缓慢学习问题的推导

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提出了获得费曼积分泛函方程的新方法。 详细介绍了这些方法在寻找各种一环和二环积分的函数方程中的应用。 结果表明，借助功能方程，一般运动学中的费曼积分可以用更简单的积分表示。

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在深度学习中，解决优化问题的关键是要找到使代价函数$J(\theta)$最小的一组参数$\theta$。为了实现这一目标，我们可以利用梯度的负方向和一阶泰勒展开式，并选用适当的优化算法。对于稀疏数据，