参考博客:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 参考知乎:https://www.zhihu.com/question/38102762/answer/85238569 1.BN的原理 我们知道,神经网络在训练的时候,如果对图像做白化(即通过变换将数据变成均值为0,方差为1)的话,训练效果就会好.那么BN其实就是做了一个推广,它对隐层的输出也做了归一化的操作.那么为什么归一化操作能够使得训练效果好那么多呢?机器学习领域有个很重要的假设:…

Acperience 题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5734 Description Deep neural networks (DNN) have shown significant improvements in several application domains including computer vision and speech recognition. In computer vision, a particul…

常规的神经网络连接结构如下  当网络训练完成, 在推导的时候为了加速运算, 通常将卷积层和 batch-norm 层融合, 原理如下 \[ \begin{align*} y_{conv} &= w \cdot x + b \\ y_{bn} &= \gamma \cdot \left (\frac{y_{conv} - E[x]}{\sqrt{Var[x] + \epsilon}} \right)+\beta \\ &= \gamma \cdot \left (\frac{wx+…

本文转载自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50723877 本次所讲的内容为Batch Normalization,简称BN,来源于<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,是一篇很好的paper.后来也被用到了深度残差网络中~ 1-Motivation 作者认为:网络训练过程中参数不断改…

场景:教练kelly有4个选手James\Sarah\Julie\Mikey,他们每跑600米,教练就会计时并把时间记录在计算机的一个文件中,总共4个文件:James.txt\Sarah.txt\Julie.txt\Mikey.txt,分别记录4个选手的时间数据. 期望:教练需要一种快捷的方法能够很快了解到每个选手跑的最快的3个时间. 1.将文件中选手数据读入到各自的列表中,并屏幕显示这些列表:…

文档引用了<密码编码学与网络安全--原理和实践>里边的推导过程,如有不妥,请与我联系修改. 文档<FIPS 197>高级加密标准AES,里边有个S盒构造,涉及到了数论和有限域的一些概念,一脸懵逼,所以贱贱的研究了下,花了好久时间. 在网上找的S盒构造的详细步骤总是缺了点什么,要么步骤不详细,要么只贴了程序,难以搞清楚由几个基本概念一步一步推导出最终的S盒.最后,还是<密码编码学与网络安全--原理和实践>这本书讲得比较详细.教材果然还是经过精雕细琢过的,符合大部分人的认知…

Caffe BatchNormalization 推导 总所周知,BatchNormalization通过对数据分布进行归一化处理,从而使得网络的训练能够快速并简单,在一定程度上还能防止网络的过拟合,通过仔细看过Caffe的源码实现后发现,Caffe是通过BN层和Scale层来完整的实现整个过程的. 谈谈理论与公式推导 那么再开始前,先进行必要的公式说明:定义\(L\)为网络的损失函数,BN层的输出为\(y\),根据反向传播目前已知 \(\frac{\partial L}{\partial y_…

详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 讲得是相当之透彻清晰了 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器.自 BN 之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世.本文从 Normalization 的背景讲起,用一个公式概括 Normalization 的基本思…

写在前面 这是HIT2019人工智能实验三,由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现贝叶斯网络的概率推导(Probabilistic Inference) 具体实验指导书见github 这里首先给出代码 知识部分 关于贝叶斯网络的学习,我参考的是这篇博客 贝叶斯网络(belief network) 这篇博客讲述的虽然全面,但细节部分,尤其是贝叶斯网络概率推导的具体实现部分,一笔带过.然而本次实验的要求就是实现贝叶斯网络的概率推导,因此我在学习完这篇博客的基础上,又把…

引言: 最近一直在学习主成分分析(PCA),所以想把最近学的一点知识整理一下,如果有不对的还请大家帮忙指正,共同学习. 首先我们知道当数据维度太大时,我们通常需要进行降维处理,降维处理的方式有很多种,PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段,它主要是基于方差来提取最有价值的信息,虽然降维之后我们并不知道每一维度的数据代表什么意义,但是它将主要的信息成分保留了下来,那么PCA是如何实现的呢? 本文详细推导了PCA的数学原理,最后以实例进行演算. PCA的数学原理 (一)降维问题 大家都知道,PC…