【This instability is a fundamental problem for gradient-based learning in deep neural networks. vanishing exploding gradient problem】的更多相关文章

This instability is a fundamental problem for gradient-based learning in deep neural networks. vanishing exploding gradient problem

The unstable gradient problem: The fundamental problem here isn't so much the vanishing gradient problem or the exploding gradient problem. It's that the gradient in early layers is the product of terms from all the later layers. When there are many…

Exploring Adversarial Attack in Spiking Neural Networks with Spike-Compatible Gradient

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2001.01587v1 [cs.NE] 1 Jan 2020 Abstract 脉冲神经网络(SNN)被广泛应用于神经形态设备中,以模拟大脑功能.在这种背景下,SNN的安全性变得重要但缺乏深入的研究,这与深度学习的热潮不同.为此,我们针对SNN的对抗攻击,确认了与ANN攻击不同的几个挑战:i)当前的对抗攻击是基于SNN中以时空模式呈现的梯度信息,这在传统的学习算法中很难获得:ii)在梯度累积过程中,输入的连续梯度与二值脉…

Coursera Deep Learning 2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1, Assignment(Gradient Checking)

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Gradient Checking Welcome to the final assignment for this week! In this assignment you will learn to implement and use gradient checking. You are part of a team working to make mobile payments available globally, and…

课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)，第一周（Practical aspects of Deep Learning） —— 4.Programming assignments:Gradient Checking

Gradient Checking Welcome to this week's third programming assignment! You will be implementing gradient checking to make sure that your backpropagation implementation is correct. By completing this assignment you will: - Implement gradient checking…

[CS231n-CNN] Training Neural Networks Part 1 : activation functions, weight initialization, gradient flow, batch normalization | babysitting the learning process, hyperparameter optimization

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________…

梯度消失（vanishing gradient）与梯度爆炸（exploding gradient）问题

(1)梯度不稳定问题: 什么是梯度不稳定问题:深度神经网络中的梯度不稳定性,前面层中的梯度或会消失,或会爆炸. 原因:前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积.当存在过多的层次时,就出现了内在本质上的不稳定场景,如梯度消失和梯度爆炸. (2)梯度消失(vanishing gradient problem): 原因:例如三个隐层.单神经元网络: 则可以得到: 然而,sigmoid方程的导数曲线为: 可以看到,sigmoid导数的最大值为1/4,通常abs(w)<1,则: 前面的层比后面的层梯度变…

覆盖问题：最大覆盖问题（Maximum Covering Location Problem，MCLP）和集覆盖问题（Location Set Covering Problem，LSCP）

集覆盖问题研究满足覆盖所有需求点顾客的前提下,服务站总的建站个数或建 设费用最小的问题.集覆盖问题最早是由 Roth和 Toregas等提出的,用于解决消防中心和救护车等的应急服务设施的选址问题,他们分别建立了服务站建站成本不同和相同情况下集覆盖问题的整数规划模 型.   中文名 覆盖问题 外文名 Maximum Covering Location Problem,MCLP 分    类 问题 作    用 覆盖 目录 1 简介分类 2 覆盖问题 ▪ 集覆盖问题 ▪ 最大覆盖问题 简介分类 编辑…

Codeforces Round #602 (Div. 2, based on Technocup 2020 Elimination Round 3) A. Math Problem 水题

A. Math Problem Your math teacher gave you the following problem: There are n segments on the x-axis, [l1;r1],[l2;r2],-,[ln;rn]. The segment [l;r] includes the bounds, i.e. it is a set of such x that l≤x≤r. The length of the segment [l;r] is equal to…

Deep Learning专栏--强化学习之从 Policy Gradient 到 A3C（3）

在之前的强化学习文章里,我们讲到了经典的MDP模型来描述强化学习,其解法包括value iteration和policy iteration,这类经典解法基于已知的转移概率矩阵P,而在实际应用中,我们很难具体知道转移概率P.伴随着这类问题的产生,Q-Learning通过迭代来更新Q表拟合实际的转移概率矩阵 P,实现了强化学习在大多数实际场景中的应用.但是,在很多情况下,诸多场景下的环境状态比较复杂,有着极大甚至无穷的状态空间,维护这一类问题的Q表使得计算代价变得很高,这时就有了通过Deep网络来…

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降（Batch gradient descent ）的公式对比、实现对比[转]

梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了.其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数. 1.批量梯度下降的求解思路如下: (1)将J(theta)对theta求偏导,得到每个theta对应的的梯度 (2)由于是…