直观理解反向传播 反向传播算法是用来求那个复杂到爆的梯度的。 上一集中提到一点，13000维的梯度向量是难以想象的。换个思路，梯度向量每一项的大小，是在说代价函数对每个参数有多敏感。 如上图，我们可以这样里理解，第一个权重对代价函数的影响是是第二个的32倍。 我们来考虑一个还没有被训练好的网络。我们 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-01-30 00:16:04
阅读次数：
220
转自https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78283043 神经网络中梯度不稳定的根本原因：在于前层上的梯度的计算来自于后层上梯度的乘积（链式法则）。当层数很多时，就容易出现不稳定。下边3个隐含层为例： 其b1的梯度为： 加入激活函数为s ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-29 12:00:26
阅读次数：
227
Training | TensorFlow tf 下以大写字母开头的含义为名词的一般表示一个类（class） 1. 优化器（optimizer） 优化器的基类（Optimizer base class）主要实现了两个接口，一是计算损失函数的梯度，二是将梯度作用于变量。tf.train 主要提供了如下 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-01-28 23:05:26
阅读次数：
228
上篇的CRF++源码阅读中， 我们看到CRF++如何处理样本以及如何构造特征。本篇文章将继续探讨CRF++的源码，并且本篇文章将是整个系列的重点，会介绍条件随机场中如何构造无向图、前向后向算法、如何计算条件概率、如何计算特征函数的期望以及如何求似然函数的梯度。本篇将结合条件随机场公式推导和CRF++ ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-28 20:14:53
阅读次数：
211
1.sigmod函数 $$ \sigma(x)=\frac{1}{1+e^{ x}} $$ sigmod函数的输出值再（0，1）这个开区间中，经常被用来映射为概率值。 sigmod函数作为激活函数曾经比较流行。 缺陷 当输入稍微远离了坐标原点，函数的梯度就变得很小了，几乎为零。当反向传播经过了sig ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-28 13:44:56
阅读次数：
230
深度学习入门必须理解这25个概念 2017年05月22日 21:11:51 Star先生 阅读数：30013 深度学习入门必须理解这25个概念 2017年05月22日 21:11:51 Star先生 阅读数：30013 深度学习入门必须理解这25个概念 深度学习入门必须理解这25个概念 2017年0 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-28 01:26:01
阅读次数：
124
梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。 在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是按照如下公式进行的： W = W - αdW b = b - αdb 其中α是学习率，dW、db是cost function对w和b的偏导数。 随机梯度下降和批梯度下降的区别只是输入的 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-01-28 01:12:48
阅读次数：
810
前言本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因，第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。其中，梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-27 19:00:33
阅读次数：
133
反向传播算法从大体上理解就是通过计算最终误差与某个权值参数的梯度，来更新权值参数。 梯度就是最终误差对参数的导数，通过链式求导法则求出。 然后通过赋予学习率计算得出，例如： 其中 为学习率。 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-01-27 13:01:25
阅读次数：
227
1. 引言 HOG（Histogram of Oriented Gradient），即方向梯度直方图。它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。由于人体姿势和外表的多变，在图像中检测人体是一项具有挑战性的工作，要在不同的光照和背景下都能清晰的识别出 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-26 22:37:52
阅读次数：
221
