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奇异更新函数中的两种运动

是指在神经网络训练过程中，使用奇异更新函数进行参数更新的两种不同方式。

梯度下降（Gradient Descent）：梯度下降是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数。在神经网络训练中，梯度下降通过计算损失函数对于参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，以使损失函数逐渐减小。梯度下降可以分为批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）三种方式。

批量梯度下降：每次更新参数时，使用所有训练样本的梯度进行计算，因此计算量较大，但能够更准确地找到全局最优解。
随机梯度下降：每次更新参数时，只使用一个训练样本的梯度进行计算，因此计算量较小，但可能会陷入局部最优解。
小批量梯度下降：每次更新参数时，使用一小部分训练样本的梯度进行计算，介于批量梯度下降和随机梯度下降之间，既能减少计算量，又能较好地逼近全局最优解。

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动量法（Momentum）：动量法是一种在梯度下降基础上改进的优化算法，通过引入动量项来加速参数更新过程。动量法的核心思想是在更新参数时，不仅考虑当前的梯度信息，还考虑之前的更新方向。具体而言，动量法引入一个动量变量，用于存储之前的更新方向，并根据当前梯度和动量变量的加权和来更新参数。这样可以在参数更新过程中增加惯性，使得参数更新更加平滑，加快收敛速度。

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更多关于奇异更新函数中的两种运动的详细信息和应用场景，可以参考腾讯云的相关文档和产品介绍页面：

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