https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78668884 https://blog.csdn.net/kangroger/article/details/61414426 https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8027283.html 神经网络中权值初始化的方法 <Understanding

global p global t global R % 输入神经元个数,此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数,此处是10个 global S2 % 输出神经元个数,此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.00 0.00 0.40 0.50 0.00; 0.80 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00; 0.00

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初

设计好神经网络结构以及loss function 后,训练神经网络的步骤如下: 初始化权值参数 选择一个合适的梯度下降算法(例如:Adam,RMSprop等) 重复下面的迭代过程: 输入的正向传播 计算loss function 的值 反向传播,计算loss function 相对于权值参数的梯度值 根据选择的梯度下降算法,使用梯度值更新每个权值参数 初始化 神经网络的训练过程是一个迭代的过程,俗话说:好的开始就是成功的一半,所以的权值参数的初始化的值对网络最终的训练结果有很大的影响. 过大或者

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/grad_vanish_explod.py 在搭建好网络模型之后,一个重要的步骤就是对网络模型中的权值进行初始化.适当的权值初始化可以加快模型的收敛,而不恰当的权值初始化可能引发梯度消失或者梯度爆炸,最终导致模型无法收敛.下面分 3 部分介绍.第一部分介绍不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与梯度爆炸的,第二部分介绍常用的 Xavier 方法与 Kaim

局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接. 对于一个1000 × 1000的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个,采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数,如此数目巨大的参数几乎难以训练:而采用局部连接,隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接,那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8,将直接减少4个数量级. 尽管减少了几个数量级,但参数数量依然较多.能不能再进一步减

激活函数的选择: 西格玛只在二元分类的输出层还可以用,但在二元分类中,其效果不如tanh,效果不好的原因是当Z大时,斜率变化很小,会导致学习效率很差,从而很影响运算的速度.绝大多数情况下用的激活函数是ReLu,带泄露的ReLu效果更好,但并不常用. 使用非线性激活函数的原因:如果用线性激活函数,那么隐藏层就会失去作用. 西格玛激活函数的斜率: tanh激活函数: ReLU: Leaky ReLU: 权值w初始化的值不能全为0,因为如果全为0,那么隐藏层的每个单元都是对称的了,即每个单元都做相同的

权值的方差过大导致梯度爆炸的原因 方差一致性原则分析Xavier方法与Kaiming初始化方法 饱和激活函数tanh,非饱和激活函数relu pytorch提供的十种初始化方法 梯度消失与爆炸 \[H_2 = H_1 * W_2\\ \Delta W_2 = \frac{\partial Loss}{\partial W_2} =\frac{\partial Loss}{\partial out} *\frac{\partial out}{\partial H_2} *\frac{\partia

径向基神经网络 1.径向基函数 (Radial Basis Function,RBF) 神经网络是一种性能良好的前向网络,具有最佳逼近.训练简洁.学习收敛速度快以及克服局部最小值问题的性能,目前已经证明径向基网络能够以任意精度逼近任意连续的函数.因此它已经被广泛应用于模式识别.非线性控制和图像处理等领域. 2.RBF神经网络的结构--RBF 神经网络的基本思想是用径向基函数(RBF)作为隐单元,的“基” ,构成隐含层的空间,隐含层对输入矢量进行变换,将低维的模式输入数据转换到高位空间内,使得在低

作者:李瞬生链接:https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. BP Neural Network - 使用 Automatic Differentiation (Backpropagation) 进行导数计算的层级图模型 (layer-by-layer graphical model) 只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP Ne

一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大.二.momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momen

RBF神经网络 RBF神经网络通常只有三层,即输入层.中间层和输出层.其中中间层主要计算输入x和样本矢量c(记忆样本)之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值,输出层对其做一个线性的组合. 径向基函数: RBF神经网络的训练可以分为两个阶段:第一阶段为无监督学习,从样本数据中选择记忆样本/中心点:可以使用聚类算法,也可以选择随机给定的方式. 第二阶段为监督学习,主要计算样本经过RBF转换后,和输出之间的关系/权重:可以使用BP算法计算.也可以使用简单的数学公式计

题目链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1459 题意:中文题诶- 思路:带权值的最短路,这道题数据也没啥特殊,spaf,floyd, dijkstra 都可以过,我这里就写个dijkstra好了．．． dijkstra算法和最小生成树的prime有点像,prime算法是将所有点分成两个点集s, w,初始时s中只有一个点,然后依次将w中距离s集合最近的点加入s集合中,直至w为空集．． 这两个算法的区别

题目链接: https://vjudge.net/problem/POJ-2195 题目大意: 给定一个N*M的地图,地图上有若干个man和house,且man与house的数量一致.man每移动一格需花费$1(即单位费用=单位距离),一间house只能入住一个man.现在要求所有的man都入住house,求最小费用. 思路: KM算法传送门: 理解篇    运用篇 每个man和house建立带权二分图,曼哈顿距离就是边的值,这里要求最小费用,也就是二分图最小权值匹配,但是KM算法求的是二分图最

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现

对于RBF神经网络的原理已经在我的博文<机器学习之径向基神经网络(RBF NN)>中介绍过,这里不再重复.今天要介绍的是常用的RBF神经网络学习算法及RBF神经网络与多层感知器网络的对比. 一.RBF神经网络学习算法 广义的RBF神经网络结构如下图所示: N-M-L结构对应着N维输入,M个数据中心点centers,L个输出. RBF 网络常用学习算法 RBF 网络的设计包括结构设计和参数设计.结构设计主要解决如何确定网络隐节点数的问题.参数设计一般需考虑包括3种参数:各基函数的数据中心和扩展常

故障诊断主要包括三部分: 1.故障信号检测方法(定子电流信号检测 [ 定子电流幅值和电流频谱 ] ,振动信号检测,温度信号检测,磁通检测法,绝缘检测法,噪声检测法) 2.故障信号的处理方法,即故障特征提取(FFT,Hilbert 变换,小波变换,Hilbert-Huang变换). 3.故障识别技术 基于解析模型法(建立良好的电机模型并对隔状态参数进行估计,需要较好的专业知识) 基于人工智能法(基于专家系统:建立对比数据库:基于神经网络来做故障分类和识别:基于SVM,可处理分类时实现现有样本的最优

题目链接 题目翻译: 约定数字序列a1,a2,...,an的反转数是满足i<j和ai>aj的数对(ai,aj)的数量. 对于给定的数字序列a1,a2,...,an,如果我们将第1到m个数字移动到序列的末尾,我们将获得另一个序列(m>=0,当m=0时就不移动任何数).这样,总共就会有n个序列,如下: a1,a2,...,an-1,an     (其中m = 0,即初始序列)a2,a3,...,an,a1         (其中m = 1)a3,a4,...,an,a1,a2 (其中m =

Wormholes Time Limit: 2000 MS Memory Limit: 65536 KB 64-bit integer IO format: %I64d , %I64u   Java class name: Main [Submit] [Status] [Discuss] Description While exploring his many farms, Farmer John has discovered a number of amazing wormholes. A w

题意:给定N个点,M条边,M >= N-1.已知M条边都有一个权值,已知前N-1边能构成一颗N个节点生成树,现问通过修改这些边的权值使得最小生成树为前N条边的最小改动总和为多少? 分析:由于计算的最小改动且为最小生成树则显然前N-1条边肯定权值都减少,后面的边权值都增加.由于选择的边为前N-1得到最小生成树,因此首先将N-1条边构图,然后对后面的每一条边,那么这条边所构成的环中,有任意一条边的a与该边b,设原始权重为w[a],w[b],改变量为d[a],w[b],则有w[a] - d[a] <