RNN存在的問題及其改進(jìn)方法，并介紹更多復(fù)雜的RNN變體

梯度爆炸/消失不僅僅是RNN存在的問題。由于鏈?zhǔn)椒▌t和非線性激活函數(shù)，所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括前向和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都會(huì)出現(xiàn)梯度消失/爆炸...

2019-05-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度rnn 1.7萬 0

為什么要有attention機(jī)制，Attention原理

沒有attention機(jī)制的encoder-decoder結(jié)構(gòu)通常把encoder的最后一個(gè)狀態(tài)作為decoder的輸入（可能作為初始化，也可能作為每一...

2019-03-06 標(biāo)簽：Decoder梯度機(jī)器翻譯 1.7萬 0

知識(shí)蒸餾是一種模型壓縮常見方法

Attention Transfer , 傳遞teacher網(wǎng)絡(luò)的attention信息給student網(wǎng)絡(luò)。首先，CNN的attention一般分為兩...

2019-07-27 標(biāo)簽：模型梯度cnn 1.5萬 0

梯度爆炸問題的介紹和如何解決爆炸問題詳細(xì)概述

最近在做一個(gè)文本檢測(cè)的項(xiàng)目，在訓(xùn)練的過程中遇到了很嚴(yán)重的梯度爆炸情況，今天就來談?wù)勌荻缺ㄔ趺唇鉀Q。

2018-04-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度 1.5萬 0

微流控技術(shù)為在推動(dòng)生物學(xué)眾多領(lǐng)域的強(qiáng)大工具做出了巨大貢獻(xiàn)

微流控技術(shù)可以控制通道中的流體層流流動(dòng)，從而產(chǎn)生多個(gè)數(shù)量級(jí)的濃度梯度。目前已經(jīng)有一些研究使用這些梯度來分析蛋白梯度中的中性粒細(xì)胞的遷移和白細(xì)胞介素-8（...

2019-04-10 標(biāo)簽：芯片梯度微流控 1.3萬 0

2018-02-05 標(biāo)簽：算法梯度機(jī)器學(xué)習(xí) 9972 0

訓(xùn)練模型：討論兩種訓(xùn)練方法

梯度下降是一種非常通用的優(yōu)化算法，它能夠很好地解決一系列問題。梯度下降的整體思路是通過的迭代來逐漸調(diào)整參數(shù)使得損失函數(shù)達(dá)到最小值。

2019-04-05 標(biāo)簽：梯度線性回歸訓(xùn)練模型 8297 0

三種常見的損失函數(shù)和兩種常用的激活函數(shù)介紹和可視化

從上面闡釋的步驟可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重由損失函數(shù)的導(dǎo)數(shù)而不是損失函數(shù)本身來進(jìn)行更新或反向傳播。因此，損失函數(shù)本身對(duì)反向傳播并沒有影響。下面對(duì)各類損失...

2019-05-05 標(biāo)簽：函數(shù)梯度可視化 7521 0

一種WS新方法，那它可以超越GN、BN嗎？

其中 W^ 卷積層的權(quán)重，* 是卷積運(yùn)算。將圖2 所示作為一個(gè)例子，WS方法不會(huì)直接在原始權(quán)重上進(jìn)行優(yōu)化，而是采用另一個(gè)函數(shù) W^=WS（W）來表示原始...

2019-04-08 標(biāo)簽：算法梯度深度學(xué)習(xí) 7461 0

一種不同于雙線性插值的上采樣方法

我們可以看到，該網(wǎng)絡(luò)將傳統(tǒng)的非線性插值替換成 DUpsample，同時(shí)在 feature fuse 方面，不同于之前方法將 Decoder 中的特征上采...

2019-04-08 標(biāo)簽：函數(shù)梯度數(shù)據(jù)集 6716 0

以線性回歸算法來對(duì)三種梯度下降法進(jìn)行比較

從上面公式可以注意到，它得到的是一個(gè)全局最優(yōu)解，但是每迭代一步，都要用到訓(xùn)練集所有的數(shù)據(jù)，如果樣本數(shù)目 m 很大，那么可想而知這種方法的迭代速度！所以，...

2019-04-19 標(biāo)簽：函數(shù)梯度機(jī)器學(xué)習(xí) 4309 0

梯度下降算法在深度學(xué)習(xí)中扮演著舉足輕重的地位

這里的歐幾里得距離公式也可以換成其他距離公式（下文延伸分享其他距離公式）。這同樣也解釋了，我們?yōu)槭裁从袝r(shí)候在損失函數(shù)里面加上一個(gè)L2損失函數(shù)會(huì)更好，這樣...

2019-04-10 標(biāo)簽：算法梯度深度學(xué)習(xí) 2811 0