“众所周知，激活函数最好具有关于零点对称的特性，不关于零点对称会导致收敛变慢”，这种说法看到几次了，但对于背后的原因却一直比较模糊，今天就来捋一捋。为此我阅读了一些文章，其中一篇个人觉得写得很棒（附在文末的参考中），但也花了一些时间才看懂（可能我比较笨？）。后面我发现从计算图来看这个问题会比较直观和容易理解一些。如果不了解计算图，可以查阅 齐藤康毅 的 《深度学习入门 基于python的理论与实现
目录 神经网络的简单介绍1.神经元2.层的运算3.神经网络4.激活函数5.通用逼近定理 神经网络是一个函数（用 f 表示），它试图近似另一个目标函数 g ,可以用一下公式来描述这种关系： x为输入数据；而 θ 是神经网络的参数（权重）
1.神经元神经网络的基本构件，既神经元（或单元）。单元是数字函数，其定义如下： y是输出单元（单值）；f
绪理论上，只要训练样本足够多，神经网络可以拟合原始数据分布。遇到神经网络不收敛问题，可以 （1）先检查下输入数据（归一化，数据量）； （2）然后，检查模型优化方法（学习率，优化器（优先Adam这些自适应学习率））; （3）最后是，检查模型结构设计（模型是否太简单，已经拟合好数据了，设计更深的网络看loss能否再下降；）等等，欢迎补充。1. learning rate设大了0.1~0.0001.不同
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2023-07-05 21:28:29
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分类两条直线y=0和y=x*tanθ，设r为0到1之间的随机数，两个训练集为A:[[r][r*tanθ]B:[r][0]训练集有5000个，测试集初始化方式相同，有1000个。网络结构为(A,B)—2*2*2—(1,0)(0,1) 收敛标准从0.5-1e-4,共16个收敛标准，每个收敛标准收敛199次，统计平均值。θ从10到350共有32个值。共收敛了32*16*199次。观察网络的迭代
数据归一化数据归一化包括三个内容：数据缩放的本质、区别，以及选择合适的缩放方法。缩放包括归一化和标准化，两者的本质都是一个线性变换，线性变换有很多良好的性质，这些性质决定了为什么对数据进行改变后竟然不会失效，反而还能提高数据的表现。例如线性变换不会改变数值的排序。 归一化和标准化的而区别，归一化是统一到一定的区间（由极值决定），而标准化和整体样本由很大关系。 什么时候使用归一化/标准化， 如果对输
1. 前言这篇博客主要简析一篇ICLR2020的论文What Graph Neural Network Cannot Learn: Depth vs Width。这篇论文是很有理论深度的。不过这篇博客只是一个导读哈。想借研究这篇论文的时间，打一打图神经网络的理论基础。因为我比较关心图神经网络在点云处理方面的研究，所以对文章的讨论我会以点云处理来举例子。有关图神经网络处理点云的论文可以参考我之前的几
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2023-09-15 22:53:45
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NavigatorBP-networkGA优化BP思路BP创建激活函数设置GA种群初始化适应度函数选择算子交叉算子变异算子CodeGA对比Reference BP-networkBP网络是前向神经网络中最核心的部分，但是存在一些缺陷，学习收敛速度较慢，不能保证收敛到全局最小点，网络结构不确定等。GA优化BP思路主要部分为：BP神经网络确定，GA优化权值和阈值，BP进行训练&预测BP创建B
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2023-08-21 10:59:01
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# 神经网络收敛速度的实现
## 1. 整体流程
以下是实现神经网络收敛速度的整体流程：
```mermaid
graph LR
A(数据准备) --> B(模型构建)
B --> C(模型训练)
C --> D(模型评估)
D --> E(优化策略)
E --> C
```
## 2. 每一步的具体操作
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据用于训练
一个典型的SGD过程中，一个epoch内的一批样本的平均梯度与梯度方差，在下图中得到了展示。无论什么样的网络结构，无论是哪一层网络的梯度，大体上都遵循下面这样的规律：高信号/噪音比一段时间之后，信号/噪音比逐渐降低，收敛速度减缓，梯度的方差增大，梯度均值减小。 噪音增加的作用及其必要性会在另一篇文章中阐述，这里仅讨论噪音的产生对于模型收敛速度能够产生怎样的影响。首先定义模型收敛速度：训练
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2023-08-04 16:05:23
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一 序 本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。二 optimization of deeplearning这里老师简单提了下，我们知道凸函数是有全局最优解的。深度学习是非凸函数， highly non-convex function.只有局部最优解。特点：很难训练。如何在所有的局部最优解里面寻找最好的局部最优解，导致两个领域的发展 , "如何更好初始化参数"和"寻求
在当今人工智能领域，神经网络被广泛应用于各种任务，如图像识别、自然语言处理等。然而，有时候神经网络结合传统算法进行训练时，往往会导致收敛困难的情况。本文将探讨神经网络加入传统算法难以收敛的原因并给出相应的代码示例。
在机器学习中，传统算法和神经网络各有优势。传统算法如梯度下降、最小二乘法等通常对线性问题有较好的收敛性能，而神经网络则擅长处理非线性、高维度的数据。因此，有时候我们会尝试将两者结合起
一、什么是Batch Normalization（BN)层BN层是数据归一化的方法，一般都是在深度神经网络中，激活函数之前，我们在训练神经网络之前，都会对数据进行预处理，即减去均值和方差的归一化操作。但是随着网络深度的加深，函数变的越来越复杂，每一层的输出的数据分布变化越来越大。BN的作用就是把数据强行拉回我们想要的比较好的正态分布下。这样可以在一定程度上避免梯度爆炸或者梯度消失的问题，加快收敛的
卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中有着广泛的应用，然而它的运算量非常巨大，这使得我们很难将CNN直接运用到计算资源受限的移动设备上。为了减少CNN的计算代价，许多模型压缩和加速的方法被提出。
其中AdderNet就是一种从新角度对模型进行加速的方法，以往的模型加速方法通过减少CNN的参数，AdderNet通过重新定义卷积计算，将卷积中的乘法替换为了加法。我们知道，乘法的计算代价要
入门首先，先简单的讲解一下神经网络。 我们从构建超级简单的机器开始。有一台基本的机器，接受了一个问题，做了一些“思考”，并输出了一个答案。就像我们从眼睛输入图片，使用大脑分析场景，并得出在场景中有哪些物体的结论。试想一下将千米转化为英里的一台机器，如下图所示。我们所知道的就是，两者之间的关系是线性的。这意味着，如果英里数加倍，那么表示相同距离的千米数也是加倍的。千米和英里之间的这种线性关系，为我们
图像有4个通道，同时有2个卷积核w1和w2。对于卷积核w1，先在输入图像4个通道分别作卷积，再将4个通道结果加起来得到w1的卷积输出；卷积核w2类似。所以对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是等于卷积核数量！对多通道图像做1x1卷积，其实就是将输入图像于每个通道乘以卷积系数后加在一起，即相当于把原图像中本来各个独立的通道“联通”在了一起。2.假设输入feature
神经网络的预测结果（hypothesis函数）的计算和CostFunction的计算 预测结果的计算其实与普通的逻辑回归计算没有多大区别。只是有时候需要将某几个逻辑回归的输出作为其他逻辑回归模型的输入罢了，比如上例的输出结果为： 那么CostFunction的计算又和逻辑回归的CostFunction计算有什么区别呢？ 逻辑回归的CostFunction如下： 上述式子的本质是将预测结果和实际标
以下内容接机器学习面试问题5.神经网络参数相关参数的范围目前还没有明确的参数范围，只有个人总结性的原则。如下： 网络参数确定原则：①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1 BP神经网络模
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2023-07-05 22:46:45
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神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。在本文中我们将介绍常用的一些损失函数，包括：回归模型的均方误差损失二元分类模型的交叉熵和hinge 损失回归模型的损失函数回归预测模型主要是用来预测连续的数值。所
Loss收敛评判标准：1、一般而言，当loss不再下降，趋于稳定时，就差不多收敛了，就意味着训练可以结束了 2、有的人说0.001以下，但主要看效果Loss不收敛可能存在的问题： 首先你要保证训练的次数够多，不要以为一百两百次就会一直loss下降或者准确率一直提高，会有一点震荡的。只要总体收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，则试试下面方法：1、数据归一化 神
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2023-09-19 23:19:32
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人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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