sigmod函数通常作为激活函数sigmod函数 导数 sigmod函数作用这个看了很久一直不明白，但是多看几次总没错，因为在看了n次之后的现在我明白了。 简单的理解就是：将输入的值收敛起来(光滑和约束)。 如果是发散的，那就没有规律了 让一些没有规律的数字展现出规律来， 而函数的作用就是将输入转为另外一种输入，将问题转为另一个问题 这就是我的理解，暂时也不知道对不对，有新的理解了再来更
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2023-10-18 07:45:12
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神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题， 解决这个问题的过程称为最优化 （optimization）而由于参数空间复杂,无法轻易找到最优解1随机梯度下降法 （stochastic gradient descent）,简称SGD :分步走, 朝着当前所在位置的坡度(梯度)最大的方向前进，就是SGD的策略缺点是 有些情况SGD低效，原因是梯度的方向并没有指向最小
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2024-04-22 21:30:38
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1.其他的神经网络学习算法1.1介绍 梯度下降算法并不是神经网络的唯一算法，还有其他算法，我们喜欢称他们为优化器（Optimizer），优化器就是优化网络的机器，主要有以下几种。1.2SGD优化器： SGD优化器全称为随机梯度下降算法，可以简单的理解为梯度下降算法的改进版本。它的基本思想是，每次进行梯度下降时，不是更新全部的样本()，只是随机挑选部分进行更新，这样可以有效的在样本较多的时候减少计算
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2023-09-09 07:58:05
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前言我们都知道，神经网络的学习目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是一个寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程可以称为最优化，但由于参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解，而且在深度学习中，参数的数量非常大，导致最优化问题更加复杂。在这之前，我们是将参数的梯度（导数）作为线索，使参数沿着梯度方向更新，并重复执行多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（SGD）
反向传播中提到了偏
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2023-09-15 14:45:02
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摘要本文概述了常见的梯度下降优化算法的不同变种，分析了初始化在优化过程中的重要性以及如何初始化，最后列举出不同优化算法的具体公式，计算过程。优化概述下面概述一下常见的优化算法，优化算法的核心是梯度下降，不同优化算法改进的地方在于梯度的方向和大小。可以将优化算法粗分为两大类，一类是改变方向的 Momentum，一类是改变学习率即梯度大小的 adagrad，最常用的 Adam 结合了这两类的优点。SG
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2024-01-09 16:12:32
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神经网络基础知识及模型优化（一）前言一、神经网络参数更新及其方法1.参数更新2.SGD3.Momentum4. AdaGrad5.Adam6.该使用哪种参数更新方法二、权重的初始化1.可以将权重初始值设置为0吗2.隐藏层的激活值的分布3.ReLU函数的权重初始化三、Batch Normalization1.Batch Normalization的算法2.Batch Normalization的评
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2023-09-11 23:19:40
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5.1 参数的更新**最优化（optimization）：**神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。 为了找到最优参数，我们将参数的梯度（导数）作为了线索。 **随机梯度下降法（stochastic gradient descent）：**使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而
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2023-08-08 07:54:44
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目录一、神经网络基本骨架搭建nn.modulenn.Module的使用二、神经网络中一些神经结构的使用1. Convolution Layers 卷积层（1） 卷积操作示例（2） 用代码验证上述卷积操作的正确性（使用F.conv2d）（3） 卷积层nn.Conv2d的使用（4） 理解卷积层nn.Conv2d的各个参数（5） torch.nn.conv2d和torch.nn.functional.
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2023-08-31 09:35:00
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神经网络核心任务：找出最佳W一、梯度下降法优化权重数组W 在神经网络的训练中主要是寻找针对损失函数（loss）最小的参数值W的值（有时候称为权重数组weight vector）。关于权重数组的优化有很多种方式。 1）尝试 
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2024-03-07 21:29:12
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在神经网络的学习中，其中一个重要目的就是找到使损失函数的值尽可能小的参数，为了找到这个最优参数，我们使用梯度（导数）作为线索，沿着梯度方向来更新参数，并重复这个步骤，从而逐渐靠近最优参数，这个过程叫做随机梯度下降法（SGD,Stochastic Gradient Descent），有兴趣的可以参阅下面我以前写的关于SGD的文章 &n
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2024-01-24 23:29:02
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目录前言1SGD1.1 参数的更新1.2 SGD 的缺点2Momentum3AdaGrad4 Adam5我们如何选取方法6 设置权重初始值6.1我们可以将权重初始值设置为0吗？6.2 隐藏层的激活值的分布6.3 ReLU 的权重初始参数小结：6.4 Batch Normalization6.4.1 Batch Normalization算法6.4.2 Batch Norm 的评估6.5 正则化6
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2023-09-29 19:31:05
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SGD神经网络以及python中实现1、SGD（stochastic gradient descend）：<1>数据抽取；<2>计算梯度;<3>参数更新；<4>循环2、三层SGD网络组件：隐藏层（1），隐藏层（2），输出层，损失函数2.1隐藏层： <1>激活函数/激励函数:sigmoid函数和RELU函数 def sigmoid():
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2023-05-18 11:23:57
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神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。遗憾的是，神经网络的最优化问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解（无法使用那种通过解数学式一下子就求得最小值的方法）。而且，在深度神经网络中，参数的数量非常庞大，导致最优化问题更加复杂。1.SGD:公式如下：更新的权重参数记为W，η表示学习率，
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2023-07-26 22:48:25
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之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理，在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法，如下： optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr
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2018-08-01 11:33:00
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神经网络优化算法是深度学习中至关重要的组成部分，它们通过调整网络参数以最小化损失函数，从而提高模型的准确性和泛化能力。以下是对SGD（随机梯度下降法）和Adam等几种常见神经网络优化算法的综述：SGD（随机梯度下降法）SGD是一种常用的优化算法，主要用于训练机器学习模型，尤其是神经网络。其基本思想是基于单个样本或小批量样本来更新模型参数，而不是使用整个数据集，从而加速优化过程。这种方法大大提高了计
之前在 介绍过梯度下降，常见的梯度下降有三种形式：BGD、SGD、MBGD，它们的不同之处在于我们使用多少数据来计算目标函数的梯度。 大多数深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变x以最小化或最大化某个函数f(x)的任务。我们通常以最小化f(x)指代大多数最优化问题。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数(
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2023-12-14 13:25:34
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【Tensorflow专题-02】使用tensorflow实现神经网络前向传播算法如下示意了一个三层的神经网络前向传播过程传播过程有三个重要参数，分别是：权重W，节点取值a及输出y，表示为矩阵如下：W(1)=⎡⎣⎢⎢⎢⎢W(1)1,1W(1)2,1W(1)3,1W(1)1,2W(1)2,2W(1)3,2W(1)1,3W(1)2,3W(1)3,3⎤⎦⎥⎥⎥⎥
a(1)=[a11,a12,a13]=x
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2023-08-28 14:57:40
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固定学习率的优化算法SGDSGD在深度学习中指的是小批量梯度下降，是按照数据分布将总体数据划分为多个小批量数据，然后利用小批量数据对参数进行更新。 优点：每一步更新的计算时间不依赖于训练样本数目的多寡，即使训练样本数目非常大时，他们也能收敛。对于足够大的数据集，SGD可能会在处理整个训练集之前就收敛到最终测试机误差的某个容错范围内。 缺点：选择合适的learning rate比较困难，若设置过
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2023-10-16 21:35:12
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机器学习常见的优化算法：1.梯度下降法： 梯度：如果函数是一维的变量，则梯度就是导数的方向； 如果是大于一维的，梯度就是在这个点的法向量，并指向数值更高的等值线，这就是为什么求最小值的时候要用负梯度。梯度下降法的缺点： （1）靠近极小值时收敛速度减慢，如下图所示； （2）直线搜索时可能会产生一些问题； （3）可能会“之字形”地下降。三种梯度下降方法： 1.批量梯度下降法（BGD）（适合小量样本）
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2023-12-18 21:25:17
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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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