import numpy as npimport numpy.core.numeric as _nxdef gradient(f, *varargs, **kwargs): print("***************************************") # 将类数组转换成数组 f ...
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2020-06-27 09:16:15
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import paddle.fluid as fluidimport numpy#定义数据train_data = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [10]]y_true = [[3], [13], [23], [33], [43], [53], [103]]#定义网络 ...
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2020-06-26 14:52:44
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梯度消失的原因： 在多层网络中，影响梯度大小的因素主要有两个：权重和激活函数的偏导。深层的梯度是多个激活函数偏导乘积的形式来计算，如果这些激活函数的偏导比较小（小于1）或者为0，那么梯度随时间很容易vanishing；相反，如果这些激活函数的偏导比较大（大于1），那么梯度很有可能就会explodin ...
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2020-06-25 17:19:23
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1.图优化的流程 选择你想要的图里的节点与边的类型，确定它们的参数化形式； 往图里加入实际的节点和边； 选择初值，开始迭代； 每一步迭代中，计算对应于当前估计值的雅可比矩阵和海塞矩阵； 求解稀疏线性方程 H * detaX = -b，得到梯度方向； 继续用GN或LM进行迭代。如果迭代结束，返回优化值 ...
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2020-06-24 21:40:03
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背景 了解深度学习中的梯度爆炸与消失的原因，及如何处理梯度爆炸与消失。 梯度消失 梯度消失是激活函数和权重矩阵初始化值，这两个因素决定的。 sigmoid函数，求导的最大值为0.25 根据链式求导法则：导数小于0.25，如果初始化的W值，再小于1，这样逐个相乘后，会导致偏差为0，最终导致网路中的参数 ...
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2020-06-24 17:49:19
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深度学习 – 自适应线性单元 如前所述，在 20 世纪 50 年代，感知器 (Rosenblatt, 1956, 1958) 成为第一个能根据每个类别的输入样本来学习权重的模型。约在同一时期，自适应线性单元 (adaptive linearelement, ADALINE) 简单地返回函数 f(x) ...
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2020-06-23 19:17:52
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SVI变分推断的前两篇介绍了变分推断的构造方法、目标函数以及优化算法CAVI，同时上一篇末尾提到，CAVI并不适用于大规模的数据的情况，而这一篇将要介绍一种随机优化（stochastic optimization）的方法。这种优化方法与随机梯度下降（Stochastic Gradient Desce ...
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2020-06-23 01:00:54
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梯度消失问题和梯度爆炸问题，总的来说可以称为梯度不稳定问题。 【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0，0.25】. 出现原因 两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数过多的时候，计算梯度 ...
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2020-06-21 19:49:49
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作者|Jacob Gursky 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 如果我告诉你训练神经网络不需要计算梯度，只需要前项传播你会怎么样？这就是神经进化的魔力！同时，我要展示的是，所有这一切只用Numpy都可以很容易地做到！学习统计学你会学到很多关于基于梯度的方法，但是不久 ...
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2020-06-21 16:19:59
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首先，假设3维曲面函数表示成 z = f(x, y)， 那么等高面可以表示为在 z = c时的切平面。将该切平面向xoy平面的投影，投影的轮廓便是等高线： 直观表示为,每一条虚线都表示一个等高线 在上图中，(a)路径的x0位置处的切线斜率表示为dy/dx，与切线斜率垂直的法线斜率表示为: 因为 f( ...
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2020-06-21 14:06:38
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