sigmoid

梯度介绍(详细)

https://blog.csdn.net/u013510838/article/details/79845455 1 引言 深度学习训练的基本步骤相信大家都很清楚,本节着重来讲解训练中使用到的激活函数,准确率函数,优化函数都有哪几种,以及它们之间的比较。 2 激活函数 根据奥卡姆剃刀法则,神经网络采用的是最简单的线性模型 f(x) = wx+b, 并且线性模型的组合仍然为线性模型。但我们要解决的大部分问题又不仅仅是一个线性问题,因此在线性模型中增加非线性元素就显得尤其重要了。激活函数正是增加非线性的一个重要手段。常见的激活函数有sigmoid relu tanh等 2.1 sigmoid...

深度学习--深入理解Batch Normalization

一、简介   Batch Normalization作为最近一年来DL的重要研究成果,已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre_Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。带着导读《Batch Normalization: Accelerating Deep NetWork Training by Reducing Internal Covariate Shift》的色彩组织本篇文章。   机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设...

神经网络详解及技巧

目录 前言 正文 step1 建立一个神经网络模型 一个常见的神经网络——完全连接前馈神经网络 本质 举例:手写识别 step2 模型评估 step3 最佳模型——梯度下降 反向传播($BP$) 我们取出一个神经元进行分析 Forward Pass $\frac{\partial z}{\partial w}$: Backward Pass $\frac{\partial l}{\partial z}$: 利用keras建立神经网络 深度学习的技巧 在test上如何改进: 新的激活函数 sigmoid缺点——梯度消失: ReLU: Maxout —— 让network自动学习的激活函数...

深度学习常见问题解析

深度学习常见问题解析 计算机视觉与自动驾驶 今天 一、为什么深层神经网络难以训练? 1、梯度消失。梯度消失是指通过隐藏层从后向前看,梯度会变得越来越小,说明前面层的学习会显著慢于后面层的学习,所以学习会卡主,除非梯度变大。 梯度消失的原因: 学习率的大小,网络参数的初始化,激活函数的边缘效应等。在深层神经网络中,每一个神经元计算得到的梯度都会传递给前一层,较浅层的神经元接收到的梯度受到之前所有层梯度的影响。如果计算得到的梯度值非常小,随着层数增多,求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减,就会发生梯度消失。 2、梯度爆炸。在深度网络或循环神经网络(Recurrent Neural Network,...

因子分解机模型简介

因子分解机模型简介   Steffen Rendle于 2010年提出 Factorization Machines(下面简称 FM),并发布开源工具 libFM。 一、与其他模型的对比   与 SVM相比, FM对特征之间的依赖关系用 factorized parameters来表示。对于输入数据是非常稀疏(比如自动推荐系统), FM搞的定,而 SVM搞不定,因为训出的 SVM模型会面临较高的 bias。还有一点,通常对带非线性核函数的 SVM,需要在对偶问题上进行求解;而 FM可以不用转为对偶问题,直接进行优化。   目前还有很多不同的 factorization models,比如...

Deep Learning 激活函数

常用:Sigmoid,tanh,Relu 神经网络中,运算特征是不断进行循环计算,所以在每代循环过程中,每个神经元的值也是在不断变化的。tanh特征相差明显时的效果会很好,在循环过程中会不断扩大特征效果显示出来。 但有时候,特征相差比较复杂或是相差不是特别大时,需要更细微的分类判断的时候,sigmoid效果就好了。 数据有很多的冗余,而近似程度的最大保留数据特征,可以用大多数元素为0的稀疏矩阵来实现。而Relu,它就是取的max(0,x),因为神经网络是不断反复计算,实际上变成了它在尝试不断试探如何用一个大多数为0的矩阵来尝试表达数据特征,结果因为稀疏特性的存在...

激活函数

激活函数各有优缺点, 优缺点从各自的函数和导数的图像上都能了解一二 Softmax 和 Sigmoid softmax对应多分类时候的激活函数, sigmoid对应二分类时候. softmax能将向量压缩到一个等维的0~1的概率分布值中,而且, 概率和为1 sigmoid则对应, 将一个数映射到 0~1的概率 先看softmax 1. Sigmoid 2. Tanh 3. Relu 4. Leaky Relu https://zhuanlan.zhihu.com/p/72462178 https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/1697e627...

python学习:逻辑回归代码解读

  -0.017612 14.053064 0   -1.395634 4.662541 1   -0.752157 6.538620 0   -1.322371 7.152853 0   0.423363 11.054677 0   0.406704 7.067335 1   0.667394 12.741452 0   首先把需要处理的数据集的格式张贴一下。   我们先来看第一个函数:导入数据集   from numpy import *   def loadDataSet():   dataMat = []; labelMat = []   fr = open('testSet.txt'...

[NLP]LSTM理解

简介 LSTM(Long short-term memory, 长短期记忆 ) 是一种特殊的 RNN ,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。以下先从 RNN 介绍。 简说 RNN RNN(Recurrent Neural Network, 循环神经网络 ) 是一种处理序列数据的神经网络。下图是它的结构: 从上图可以看出, RNN 循环获取输入序列,并保存上一次输入的计算结果,与当前输入进行计算后,将计算结果输出并保存当前的计算结果,这样不断循环输入并计算,即可获取上文信息。 RNN 内部网络如下图所示,从图中可以看出 , 在神经元内部的计算过程:先将上一个神经元细胞的输出 h t-1...