令?(?; ?)表示一个深度神经网络，? 为网络参数，在使用小批量梯度下降进 行优化时，每次选取? 个训练样本?? = {(, )}，k = [1,..., K]．第? 次迭代（Iteration） 时损失函数关于参数? 的偏导数为:其中ℒ(⋅)为可微分的损失函数，? 称为批量大小（Batch Size
转载
2023-10-02 07:41:58
365阅读
0、NLP前言·NLTK（Python自然语言工具包）用于诸如标记化、词形还原、词干化、解析、POS标注等任务。该库具有几乎所有NLP任务的工具。·Spacy是NLTK的主要竞争对手。这两个库可用于相同的任务。·Scikit-learn为机器学习提供了一个大型库。此外还提供了用于文本预处理的工具。·Gensim是一个主题和向量空间建模、文档集合相似性的工具包。·Pattern库的一般任务是充当We
动机(Motivation)对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多学习参数过多，从而复杂度太高。神经网络(Neural Network)一个简单的神经网络如下图所示，每一个圆圈表示一个神经元，每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入，同时其输出信号到下一层，其中每一层的第一个神经元称为bias unit，它是额外加入的其值为1，通常用+1表示,下图用虚线
转载
2023-09-11 13:05:42
97阅读
## PyTorch中的batch_size设置
在深度学习中，批量梯度下降（Batch Gradient Descent）是一种常用的优化算法。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，也支持批量训练。在PyTorch中，我们可以使用`torch.utils.data.DataLoader`来自动提取和加载数据，并指定批次的大小。那么，我们如何选择适当的batch_size呢？本文将探讨这个问
一、单选题神经网络的“损失函数”(Loss fuction)衡量的是（）A.预测值与真实值之间的差距B.训练集与测试集之间的差距C.dropout损失的信息量D.pooling损失的信息量函数f(x)=1/(1+e^(-x))的导数在x>∞的极限是（）A.1 B.0 C.0.5 D.∞函数f(x)=ln(1+e
数值稳定性神经网络的梯度考虑如下有d层的神经网络计算损失ℓ关于参数 Wt 的梯度数值稳定性的常见问题梯度爆炸：1.5100 约等于 4 x 1017梯度消失：0.8100约等于 2 x 10-10例子：MLP加入如下MLP（为了简单省略了偏移）梯度爆炸使用ReLU作为激活函数如果d-t很大，值将会很大梯度爆炸的问题值超出值域（infinity）
对于16位浮点数尤为严重（数值区间6e-5到6
## 神经网络训练次数和batch size 的选择
在神经网络训练过程中，选择适当的训练次数和batch size 对于获得高性能的模型至关重要。本文将解释这两个概念的含义，并提供一些选择的指导原则。
### 神经网络训练次数
神经网络训练次数是指迭代训练数据集的次数。训练次数越多，模型对数据集的学习就越充分，但同时也有可能导致过拟合的问题。过拟合是指模型过于适应训练数据，无法很好地泛化到
原创
2023-06-30 18:43:25
9017阅读
1）Batch Size（批尺寸）：一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度，同时其直接影响到GPU内存的使用情况。假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。 为什么要提出Batch Size？ 在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训
转载
2023-09-17 10:17:09
58阅读
发展历史1.bagging算法Leo Breiman[1]在1994年提出了bagging算法，给定一个大小为 n的训练集D，Bagging算法从中均匀、有放回地选出 m个大小为 n’的子集，作为新的训练集。在这m个训练集上使用分类、回归等算法，则可得到m个模型，再通过取平均值、取多数票等方法，即可得到Bagging的结果。2.dropoutHinton[2]在2012年提出了dropout的训练
转载
2023-10-15 07:08:53
43阅读
https://dp.readthedocs.io/en/latest/neuralnetworktutorial/index.html#neural-network-tutorial神经网络教程我们从一个简单的神经网络示例（代码）开始。 第一行加载dp包，其任务是加载依赖项（详情请见init.lua）：require 'dp'注意：如上图在init.lua中，Moses包导入时用_指代。 所以_
BP神经网络原理人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），简称为BP网络。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三
转载
2023-09-28 07:50:38
3阅读
训练神经网络我们接着上一讲继续，这一讲主要讲的是优化、正则化与迁移学习高级优化我们首先来看看传统的随机梯度优化有什么问题，如果损失函数在一个维度上梯度比较小，在另一个维度上梯度比较大，那么这种情况下就会出现沿着梯度小的维度变化缓慢，另一个方向变化迅速，出现如下图这种震荡现象导致收敛缓慢除此以外就是局部最小值与驻点的问题，局部最小值在多维特征的情况下出现的几率比较小，最常见的是驻点问题，这种情况下权
一周学习总结这个暑假第一周，首先做的是调整自己的生活学习状态，同时对神经网络进行了初步粗略了解，随后还对python语言进行了学习，虽然学的不多，但还是充实的。先说说我对神经网络的理解:神经网络分为生物神经网络（一般指大脑神经元)和人工神经网络（ANNS）。人工神经网络（ANNS）即为生物原型（中枢神经系统)研究下建立由输入，权重，激活函数来构成的一个简单的神经元模型构成的理论模型，实现了学习的功
文章目录一、AlexNet网络1.AlexNet网络结构2.激活函数3.dropout技术4.双GPU策略5.池化层的改进二 、目标检测问题其他 正在入门阶段，内容仅供参考。一、AlexNet网络LeNet5神经网络是第一个卷积神经网络，诞生于1994年，成型与1998年，主要用来进行手写字符的识别与分类，准确率达到了98%。AlexNet网络在其基础上引入了ReLU激活函数和dropout处理方
转载
2023-10-27 09:46:04
83阅读
什么是卷积神经网络卷积神经网络在图片和语言识别上能给出优秀的结果，近些年被广泛传播和应用。卷积层也叫过滤器，就像上面放置的小灯。（卷积核，滤波器）我们需要分开来理解：卷积：我们不对像素进行处理，而是对一小块一小块进行处理，加强了图片信息的连续性，使得神经网络能看到一个图形而非一个点。神经网络：激活函数多次卷积得到分类这是一个最基本的搭建流程CNN进行手写数字识别老样子，识别手写数字图片import
转载
2023-09-20 21:25:01
76阅读
batch_size：批大小。batch_size是计算效率和内存容量之间的平衡参数。若为高性能GPU，可以设置更大的batch_size值。神经网络训练过程中，随机梯度下降时，使用梯度的数量，即每次使用batch_size个数据样本来训练、更新权重参数。1次迭代等于使用batch_size个样本训练一次。 如果batch_size过小，训练数据就会非常难收敛，导致欠拟合。 增大batch_si
转载
2023-09-05 15:23:48
158阅读
直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所以计算得到的梯
转载
2019-10-18 13:08:00
516阅读
2评论
神经网络中Batch Size的理解直观的理解： Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？ 在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向
关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。注意：该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识，不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议看公开课视频：深层神经网络设计理念。当中的知识可以更
1实验环境实验环境：CPU i7-3770@3.40GHz，内存8G，windows10 64位操作系统实现语言：python实验数据：Mnist数据集程序使用的数据库是mnist手写数字数据库，数据库有两个版本，一个是别人做好的.mat格式，训练数据有60000条，每条是一个784维的向量，是一张28*28图片按从上到下从左到右向量化后的结果，60000条数据是随机的。测试数据有10000条。另
转载
2023-07-04 11:47:29
2930阅读
