吴恩达机器学习笔记 三十九 协同过滤的TensorFlow实现

TensorFlow的一个优点:可以自动算出成本函数的导数

如上图,设 f( x ) = wx,成本 J 为(wx - 1)^2,用GradientTape()这个函数,TensorFlow会记录计算成本J所需的操作序列,保存在 tape 中。 dJdw为自动计算出的导数。 TensorFlow中这个被称为AutoDiff,一些其他的机器学习包,例如pytorch也支持AutoDiff,有时也称autograd。

协同过滤的TensorFlow实现:

相关推荐
leobertlan1 小时前
【好玩系列】训练一个神经网络指导小孩玩游戏
android·机器学习·程序员
恣逍信点3 小时前
《凌微经》静态自悖——变化之自因
人工智能·科技·算法·机器学习·业界资讯·拓扑学·哲学
后季暖3 小时前
langgraph笔记(2)&& fastapi笔记
笔记
小小筱筱4 小时前
LabVIEW笔记:解决周立功CAN卡驱动缺失导致的启动报错问题
笔记·labview
Wang's Blog4 小时前
PostgreSQL笔记4: 市场地位、生态全景与行业应用实践
数据库·笔记·postgresql
RainCity4 小时前
Java Swing 自定义组件库分享(十六)
java·笔记·后端
一次旅行4 小时前
AI前沿技术日报|2026-08-15|GLM-5.3、Qwen3.8开源、英伟达CPO交换机量产、SpaceX完成Cursor收购
人工智能·机器学习·开源
菜冻鱼5 小时前
Python-sklearn-降维
开发语言·人工智能·python·机器学习·支持向量机·sklearn
小马过河R5 小时前
不只是又一个 Agent 框架:DeepSeek Harness 如何重新定义“可组合”
人工智能·机器学习·系统架构·agent·ai编程·harness
蒸蒸yyyyzwd6 小时前
cpp选手秋招准备 学习笔记day7 webserver
笔记·学习