放射性衰变是指数衰减的典型例子.另外还有化学反应某反应物的减少,RC电路电流的减小,大气压随海拔高度的减小等. 指数衰减的方程: \begin{equation} \frac{dN(t)}{dt}=-\frac{N(t)}{\tau} \label{eq1} \end{equation} 其中,\(N(t)\)为\(t\)时刻的物理量\(N\),对于放射性衰变,\(N\)就是未衰变的原子核数目.\(\tau\)为时间常数. 方程\eqref{eq1}有解析解: \[N(t)=N(0)\exp(-

指数衰减学习率是先使用较大的学习率来快速得到一个较优的解,然后随着迭代的继续,逐步减小学习率,使得模型在训练后期更加稳定.在训练神经网络时,需要设置学习率(learning rate)控制参数的更新速度,学习速率设置过小,会极大降低收敛速度,增加训练时间:学习率太大,可能导致参数在最优解两侧来回振荡. 函数原型: tf.train.exponential_decay(    learning_rate,    global_step,    decay_steps,    decay_rate,

在各向同性的导体中, Ohm 定律具有如下形式: $$\bex {\bf j}=\sigma {\bf E}, \eex$$ 其中 $\sigma$ 称为电导率. 试证在真空中导体的连续性方程为 $$\bex \cfrac{\p \rho}{\p t}+\cfrac{\sigma}{\ve_0}\rho=0.  \eex$$ 由此证明导体内的任何电荷分布均随时间的增加而指数地衰减到零. 证明: 由 $$\bex 0=\cfrac{\p\rho}{\p t}+\Div{\bf j} =\cfrac

实战案例: 数据X[x0,x1]为正太分布随机点, 标注Y_,当x0*x0+x1*x1<2时,y_=1(红),否则y_=0(蓝)  建立三个.py文件 1.  generateds.py生成数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt seed = 2 def generateds(): #基于seed产生随机数 rdm = np.random.RandomState(seed) #随机数返回200列2行的矩阵,表示300组坐标点(

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE = 0.1 REGULARAZTION_RATE = 0.0001 TR

基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理:             参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对

转眼间三月都已经过去一半,一直找不到有什么可以写的,一直想等自己把LTE仿真平台搭好后,再以连载的形式记录下来.但是,后来一想,我必须先做好充分的铺垫,在这过程中也遇到了很多问题,及时留下点什么,也是好的.即便以后回过头来再看这些文章,可能会有些许惊讶,惊讶于当时的无知或是稚嫩.不得不说,时间真的是一把杀猪刀,猪没少杀,更可怕的是扼杀了许多人的梦想.今天没有去实验室,我觉得在忙了一周后,应该停下来歇歇,有时候的驻足观望或许是为了更好的前行. 言归正传,今天想记录的是自己在仿真中遇到的一个问题,那

函数f(x)用采样间隔Δx=π/5进行采样,使用向前差商.向后差商和中心差商三种公式来近似一阶导数. 书中代码: %% ------------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n****************************************************************\n'

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 使用方式为 tf.train.exponential_decay( ) 在 Tensorflow 中,exponential_decay()是应用于学习率的指数衰减函数(实现指数衰减学习率). 在训练模型时,通常建议随着训练的进行逐步降低学习率.该函数需要`global_step`值来计算衰减的学习速

Tensorflow实现学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learning rate decay) 概括 假设你要使用mini-batch梯度下降法,mini-batch数量不大,大概64或者128个样本,但是在迭代过程中会有噪音,下降朝向这

     Dropout 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象.在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅训练多个模型费时,测试多个模型也是很

在mini-batch梯度下降法中,我们曾经说过因为分割了baby batch,所以迭代是有波动而且不能够精确收敛于最小值的 因此如果我们将学习率α逐渐变小,就可以使得在学习率α较大的时候加快模型训练速度,在α变小的时候使得模型迭代的波动逐渐减弱,最终收敛于一个较小的区域来得到较为精确的结果 首先是公式1学习率衰减的标准公式: 其中decay rate即衰减率,epoch-num指的是遍历整个训练集的次数,α0是给定的初始学习率 其次是公式2指数衰减公式: 其中,0.95是一个小于1的初始值,可

本文链接:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. 1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小

exponential_decay(learning_rate,  global_steps, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 使用方式: tf.tf.train.exponential_decay() 例子: tf.train.exponential_decay(self.config.e_lr, self.e_global_steps,self.config.decay_steps, self.config.decay

FFDNet---matlab 调用并批处理 format compact; global sigmas; % input noise level or input noise level map addpath(fullfile('utilities')); folderModel = 'models'; folderResult= 'results'; save_folder = 'datasets_c'; showResult = 1; useGPU = 0; % CPU or GPU.

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网

 转载自:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/54929389 solver.prototxt net:训练预测的网络描述文件,train_test.prototxt test_initialization:取值为true或者false,默认为true,就是刚启动就进行测试,false的话不进行第一次的测试. test_iter:在测试的时候,需要迭代的次数,即test_iter* batchsize(测试集的)>=测试集的大小,测

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/234 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看