Ng courseraとMichael A. Nielsenの勾配が異なる

Question

私は、courseraのNG機械学習コースとNielsonによる本のニューラルネットワーキングと深い学習からニューラルネットワークを学習しています。勾配降下の理解について少し混乱しています。 NGとNielsonの間のGradient Descentによって重量を更新するための2つの異なる形式があります。ニールセンから

：NGから

the weight update formula

the chapter Two, section The backpropagation algorithm

：

the weight update formal

それらの両方は、バックプロパゲーションアルゴリズムにパスを転送した後に重みを更新するために使用されます。ニールバージョンでは、NG版のηという学習レーティングがあるようですが、学習レーティングはなく、学習レーティングと同様に+1です。私はこれについて非常に混乱しています。誰でも私にそれを理解するのを助けることができますか？

Answer 1

あなたが示したNG形式は、パラメータの更新をカバーしていません。勾配の計算のみをカバーしています。