当前位置: 首页 > news >正文 深度学习中的提示词优化:梯度下降全解析 news 2025/5/16 13:55:47 深度学习中的提示词优化:梯度下降全解析 在您的代码中,提示词的更新方向是通过梯度下降算法确定的,这是深度学习中最基本的优化方法。 一、梯度下降与更新方向 1. 核心公式 对于可训练参数 θ \theta θ(这里是提示词嵌入向量),梯度下降的更新公式为: 查看全文 http://www.xdnf.cn/news/472969.html 相关文章: 钉钉数据与金蝶云星空的无缝集成解决方案 mavgenerate 在 win11 下环境搭建注意问题 Kuberbetes-CA证书过期解决方案 linux系统中如何校准时间 windows、Ubuntu、Debian 添加静态路由 从零开始学习PX4源码22(位置控制器---加速度部分理解) MyBatis XML配置和入门使用 论在中断中的标志变量使用volatile的重要性分析 基于EtherCAT与ABP vNext 构建高可用、高性能的工业自动化平台 双重差分模型学习笔记4(理论) ip命令详解 HPC软件使用之ANSYS Fluent Git-学习笔记(粗略版) SpringBoot中的Lombok库 Python模块化编程 俄罗斯方块算法 2025年长三角+山东省赛+ 认证杯二阶段资料助攻说明 简单网络交换、路由-华三MVRP Linux动态库热加载:动态库与主程序符号调用机制总结 6、登录功能后端开发 MobaXterm 25.2中文汉化版优秀的远程桌面管理软件 vue2 根据不同路由url设置不同的网页背景颜色 企业EcoVadis评估问卷实战指南:步骤拆解与避坑策略 centos7 基于yolov10的推理程序环境搭建 多语言支持的常见设计方案 C语言-指针函数和函数指针 【Linux】网络基础与socket编程基础 深入理解JavaScript中的闭包:原理、应用与常见问题 【stata】xtreg VS reghdfe 位运算题目:找到最接近目标值的函数值
深度学习中的提示词优化:梯度下降全解析 在您的代码中,提示词的更新方向是通过梯度下降算法确定的,这是深度学习中最基本的优化方法。 一、梯度下降与更新方向 1. 核心公式 对于可训练参数 θ \theta θ(这里是提示词嵌入向量),梯度下降的更新公式为: