SGD（Stochastic Gradient Descent，隨機梯度下降） 每次迭代僅使用一小部分數據，通常是一個樣本或一個小批次(minibatch,要平均)來計算梯度，從而更新模型參數。
優點:
1.更新速度快，適合大規模數據。
2.可跳出鞍點或局部極小值。
應用:
1.機器學習模型（如線性迴歸、SVM、深度學習）。
2.優化非凸函數（如神經網絡）。
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2025/01/26
這本書旨在幫助創作者分享他們的過程並與受眾建立聯繫，而非僅僅是推銷自己。
## 第一章：你不需要是個天才
* **創造力不只是天賦，而是一種運作方式** 。
* 不要相信「孤獨的天才」神話，偉大的作品往往來自於一個互相支持、彼此學習的「群體」（**scenius**）
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2024/12/31
今年嘗試往不同領域去學習
甚至裸辭參加AI職訓班
雖然成長的幅度沒有想像的那麼好
但是至少是有成長的
期待未來的我
能夠持續學習
達到心中所想的目標
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2024/12/25
馬可夫鍊（Markov Chain） 是一種數學模型，用來描述一個系統在不同狀態之間的轉移過程，特點是未來的狀態只取決於當前狀態，而與過去的狀態無關。這種性質稱為馬可夫性質，即「無記憶性」。馬可夫鍊常用於統計學、機器學習、經濟學、生物學等領域。
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