一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算法很多都会引用这个算法,进行网络训练,可见其强大之处非同一般啊. 近年来深度学习捷报连连.声名鹊起,随机梯度下架成了训练深度网络的主流方法.尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效,但…

目录 动机 单层视角 多层视角 什么是Batch Normalization Batch Normalization的反向传播 Batch Normalization的预测阶段 Batch Normalization的作用 几个问题 卷积层如何使用BatchNorm? 没有scale and shift过程可不可以? BN层放在ReLU前面还是后面? BN层为什么有效? 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 动机 在博文<为什么要做特征归一化/标准化? 博客园…

Layer Normalization 总览 针对同一通道数的图片的H*W进行层正则化,后面的γ和β是可以学习的参数,其中这两个的维度和最后一个的维度相同 例如特征图矩阵维度为[3, 577, 768], 那么γ和β的维度均为Tensor(768,) step1:代码示例1 import torch import torch.nn as nn input = torch.tensor( [ [ [ [2., 2.], [3., 3.] ], [ [3., 3.], [2., 2.] ] ], […

原文地址: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep N…

使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作.例如,如果您想要实现一个新特性-一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化--那么您可能需要知道一些事情. 这…

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…

Spring Batch(4): Job详解 2016-03-26 18:46 870人阅读 评论(1) 收藏 举报  分类: Spring(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   第四章 配置作业Job 4.1 基本配置 Job的配置有3个必须的属性,name,jobRepository,steps.一个简单的Job配置如下: <job id="footballJob"> <step id="playerlo…

forfiles 命令详解 C:\Users\cuixunxu>forfiles /? FORFILES [/P pathname] [/M searchmask] [/S] [/C command] [/D [+ | -] {MM/dd/yyyy | dd}] Description: Selects a file (or set of files) and executes a command on that file. This is helpful for batch jobs. Par…

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…

在神经网络的训练过程中,总会遇到一个很蛋疼的问题:梯度消失/爆炸.关于这个问题的根源,我在上一篇文章的读书笔记里也稍微提了一下.原因之一在于我们的输入数据(网络中任意层的输入)分布在激活函数收敛的区域,拿 sigmoid 函数举例: 如果数据分布在 [-4, 4] 这个区间两侧,sigmoid 函数的导数就接近于 0,这样一来,BP 算法得到的梯度也就消失了. 之前的笔记虽然找到了原因,但并没有提出解决办法.最近在实战中遇到这个问题后,束手无策之际,在网上找到了这篇论文 Batch Normal…

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html Notes on Batch Normalization Notes on Batch Normalization  发表于 2016-05-28 |  分类于 CNN , Op |  阅读次数: 16077 在训练深层神经网络的过程中, 由于输入层的参数在不停的变化, 因此, 导致了当…

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con…

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att…

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo…

一.背景 自从Attention机制在提出 之后,加入Attention的Seq2 Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所…

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型…

目录 Transformer引入 Encoder 详解 输入部分 Embedding 位置嵌入 注意力机制 人类的注意力机制 Attention 计算 多头 Attention 计算 残差及其作用 BatchNorm 和 LayerNorm 前馈神经网络 Decoder 详解 Transformer 最终输出 TRM 面试题讲解 RNN.LSTM.Transformer 三者的区别? 为什么有缩放因子 [公式] ?attention为什么scaled? Decoder端的Mask 如何 mask…

Pytorch中的BatchNorm的API主要有: 1 torch.nn.BatchNorm1d(num_features, 2 3 eps=1e-05, 4 5 momentum=0.1, 6 7 affine=True, 8 9 track_running_stats=True) 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的,都有一个属性trainning指定是否是训练状态,训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的,比如BN层或者Dropout层.通常用model.t…

Android Notification 详解(一)--基本操作 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 微博:厉圣杰 源码:AndroidDemo/Notification 文中如有纰漏,欢迎大家留言指出. 前几天项目中有用到 Android 通知相关的内容,索性把 Android Notification 相关的知识都看了一遍,稍作梳理,在此做个总结,以备不时之需. 温故而知新,可以为师矣~ 下图是我对 Notification 做的思维导图,也是本文的主要逻辑.  本文主要…

Android Notification 详解 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 前几天项目中有用到 Android 通知相关的内容,索性把 Android Notification 相关的知识都看了一遍,稍作梳理,在此做个总结,以备不时之需. 温故而知新,可以为师矣~ 下图是我对 Notification 做的思维导图,也是本文的主要逻辑.  本文主要讲述 Notification 的基本操作部分,进阶部分的内容还在学习ing~ Notification 概述 Notif…

今天看到博客园一位朋友整理的一个WebConfig配置文件详解,觉得不错,转载一下: <?xml version="1.0"?> <!--注意: 除了手动编辑此文件以外,您还可以使用 Web 管理工具来配置应用程序的设置.可以使用 Visual Studio 中的“网站”->“Asp.Net 配置”选项. 设置和注释的完整列表在 machine.config.comments 中,该文件通常位于 "Windows"Microsoft.Net&…

@import url(http://i.cnblogs.com/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css); String对象 本文参考MDN做的详细整理,方便大家参考[MDN](https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript) JavaScript中的 String 类型用于表示文本型的数据. 它是由无符号整数…

<!-- Web.config配置文件详解(新手必看) 花了点时间整理了一下ASP.NET Web.config配置文件的基本使用方法. 很适合新手参看,由于Web.config在使用很灵活,可以自定义一些节点.所以这里只介绍一些比较常用的节点. --> <?xml version="1.0" ?> <!--注意: 除了手动编辑此文件以外,您还可以使用 Web 管理工具来配置应用程序的设置.可以使用 Visual Studio 中的“网站”->“As…

粘贴一下这个配置,与我自己的程序做对比,看看能不能完善我的异步带代码:   -----------------------------------------    详解Kafka生产者Producer配置 2016-04-26 14:57:50 标签:消息队列 Kafka Producer 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://favccxx.blog.51cto.com/2890523/1767882 基本配置…

Linux中rz命令和sz命令都可用于文件传输,而rz命令主要用于文件的上传,下面将通过几个实例来给大家详细介绍下Linux下rz命令的用法,一起来学习下吧. rz命令可以批量上传文件,当然也可上传单个文件啦.使用的协议是古老的ZMODEM协议,虽然协议古老,但毫不影响的简单易用的特性.一般情 况我们要上传文件到Linux系统,要么使用ftp(还得架设ftp服务端),要么使用sftp,上传一个文件要敲不少命令.而这里介绍的rz命令,只需 要简单的在命令行上敲一下 rz -be 命令,在Secur…

在 Linux 中,任务可以被配置在指定的时间段.指定的日期.或系统平均载量低于指定的数量时自动运行.红帽企业 Linux 预配置了对重要系统任务的运行,以便使系统能够时时被更新.譬如,被 locate 命令使用的 slocate 数据库每日都被更新.系统管理员可使用自动化的任务来执行定期备份.监控系统.运行定制脚本等等. 红帽企业 Linux 随带几个自动化任务的工具:cron.at.和 batch. 37.1. cron cron 是一个可以用来根据时间.日期.月份.星期的组合来调度对重复任…

SY-SUBRC: 系统执行某指令后,表示执行成功与否的变量,’0’ 表示成功SY-DBLNT: 被处理过的记录的笔数 SY-UNAME: 当前使用者登入SAP的USERNAME;SY-DATUM: 当前系统日期;SY-UZEIT: 当前系统时间;SY-TCODE: 当前执行程序的Transaction codeSY-INDEX : 当前LOOP循环过的次数SY-TABIX: 当前处理的是internal table 的第几笔SY-TMAXL: Internal table的总笔数SY-SROW…

ArcGIS中的北京54和西安80投影坐标系详解 1.首先理解地理坐标系(Geographic coordinate system),Geographic coordinate system直译为地理坐标系统,是以经纬度为地图的存储单位的.很明显,Geographic coordinate system是球面坐标系统.我们要将地球上的数字化信息存放到球面坐标系统上,如何进行操作呢?地球是一个不规则的椭球,如何将数据信息以科学的方法存放到椭球上?这必然要求我们找到这样的一个椭球体.这样的椭球体具有…

linux dmesg命令参数及用法详解(linux显示开机信息命令) http://blog.csdn.net/zhongyhc/article/details/8909905 功能说明:显示开机信息. 语 法:dmesg [-cn][-s <缓冲区大小>] 补充说明:kernel会将开机信息存储在ring buffer中.您若是开机时来不及查看信息,可利用dmesg来查看.开机信息亦保存在/var/log目录中,名称为dmesg的文件里. 参 数: -c 显示信息后,清除ring buff…

pscp详解 在linux中,我们常用scp命令传输文件: 如以下实例,我们想把当前服务器文件abc.sql传输到192.168.1.1服务器上,我们可以执行以下命令: scp /home/person/hww/abc.sql root@192.168.1.1:/home/person/hww 回车后输入192.168.1.1服务器密码就可以了. 你也可以使用以下命令: pscp /home/person/hww/abc.sql root@192.168.1.1:/home/person/hww…