同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为： Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学习知识与Pytorch
概述需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。本文主要介绍五种模型压缩的方法： ①网络剪枝（Network Pruning） ②知识蒸馏（Knowledge Distillation） ③参数量化（Parameter Quantization） ④结构设计（Architecture Design） ⑤动态计算（
1. 误差反馈1.1 误差反馈校正权重矩阵可以理解，输出和误差都是多个节点共同作用的结果，那么该如何更新链接权重？ 思考一下，得到误差后，该怎么分配？平均分的话是否会有失公平？毕竟我们在之前的学习中了解到，前一层每个节点的贡献都是不一样的。考虑极端情况，当某权重为0时，它对下一个节点的贡献为0；这时如果误差仍然平均分配显然是不那么合适的。 但我们很容易想到这个标准：较大链接权重的连接分配更多的误差
1. Basic一个神经网络模型有两大部分组成，即网络结构和权重参数；传统神经网络模型，锁定网络结构，调整权重参数值，完成模型训练，整个训练过程变化的仅仅是权重参数值。WANN模型，不调整权重参数值，仅调整网络结构，完成模型训练，整个训练过程变化的仅仅是网络结构。 以上左图是经典神经网络，右图是WANN模型，两者的输入层和输出层分别相同，差异在中间层（隐藏层）；经典神经网
一 基本网络层数学模型 输入特征图尺寸为N*H*L，卷积计算通过M个尺寸为K*K*N的3维卷积核完成，每个卷积核在输入特征图上以S为步长滑动并进行3维卷积计算，最终生成尺寸为R*C*M的输出特征图。
神经网络之梯度更新tensorflow 2.2 本文主要讲解的是线性模型的梯度更新示例，主要包含有：数据采集、误差累计、梯度计算以及梯度更新四个部分。–1 数据准备部分 使用的数据集是随机点生成，主要实现的是模拟y=wx+b函数的参数回归计算。data = [] # 数据集的列表
for i in range(1000): # 循环采样1000个点
x = np.random.u
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2023-09-06 17:25:04
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softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。其中包含：1.softmax函数的正推原理，softmax的代数和几何意义，softmax为什么能用作分类预测，softmax链式求导的过程。2.从数学的角度上研究了神经网络为什么能通过反向传播来训练网络的原理。3.结合信息熵理论，对二元交叉熵为何
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2023-08-24 13:15:37
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卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段，即前向传播阶段。另外一个阶段是，当前向传播得出的结果与预期不相符时，将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段，即反向传播阶段。训练过程如图1所示。训练过程为：1、网络进行权值的初始化；2、输入数据经过卷积层、下采样层、全连接层的向前传播得到输出值；3、求出网络的输出值与目标值之间的误差；4、当误差大于我们的期望值时，将
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2023-08-05 13:09:59
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【翻译自 ： How to Update Neural Network Models With More Data】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】&
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2023-08-28 09:58:56
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我们知道神经网络的每个层(layer)都会对输入数据做如下的转换：output = relu(dot(W, input) + b)上面表达式中的W和b都是张量数据(tensor)，它们代表这个神经网络层的属性，也被称作权重(weights)。这些权重数据就是神经网络通过学习训练数据而获得的。在神经网络开始学习的时候，这些权重信息只是一些随机数，这一步被称作随机初始化(random initiali
神经网络笔记3一.参数更新1.普通更新2.动量更新二.学习率退火1.二阶方法2.逐参数适应学习率方法三.超参数调优四.评价1.模型集成五.总结 一.参数更新一旦能使用反向传播计算解析梯度，梯度就能被用来进行参数更新了。进行参数更新有好几种方法，接下来都会进行讨论。深度网络的最优化是现在非常活跃的研究领域。本节将重点介绍一些公认有效的常用的技巧，这些技巧都是在实践中会遇到的。我们将简要介绍这些技巧
梯度下降法（Gradient descent update，SGD）最后一行就是梯度下降的公式，只是简单的相乘。存在问题：梯度的不连续性会导致参数来回震荡，所以收敛的比较慢。动量更新（momentum update）可以看到就是本次更新和上几次的更新还有关系，原来相当于一个没有质量的球滚动，现在考虑了球的质量，有一定的惯性。V一般初始化为0，mu一般为0.5, 0.9, or 0.99，如果为1则
当通过反向传播来计算解析梯度时，梯度就能够被用来进行参数更新了。一般来说，进行参数更新的方法有许多种，最简单的是沿着负梯度方向逐渐改变参数的的普通方法。又或可以引入动量（Momentum）这一概念… 常见的更新方法有：SGD（随机梯度下降）、Momentum（动量）update、Adagrad、RMSprop、Adam。一、SGD（随机梯度下降） 沿着参数的梯度负方向更新参数，即 这里x表示wei
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2023-09-06 17:25:02
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在《多层神经网络训练MATLAB实现》文章中已经详细给出了权重参数更新的算法。在神经网络权重参数更新的过程中，有很多更为先进的更新算法使得整个神经网络学习的更为快速和更为稳定。本文针对其中的动量权重参数更新算法进行说明。动量m顾名思义就是在权重参数更新的过程中加入了一个类似于惯性的参数，即使得权重参数的更新在下一个时间段内不会立刻的转向，而是沿着上一个时间段的运行方向继续运行一段时间。其具体的更新
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2023-06-05 15:08:27
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单层神经网络 在神经网络中，当隐藏节点具有线性激活函数时，隐含层将无效化。监督学习的训练，正是一个修正模型以减少模型输出与标准输出之间的误差的过程。神经网络以权重形式存储信息。 根据给定信息修改权重的系统方法被称为学习规则。1.delta规则 也被称为Adaline规则或者Widrow-Hoff规则，是一种梯度下降的数值方法。 这一规则的基本思想是，权重依据输出节点误差和输入节
梯度不稳定问题在层数比较多的神经网络模型的训练过程中会出现梯度不稳定的问题。具体来说就是神经网络前面的层可能会出现梯度消失或者梯度爆炸的情况。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着神经网络层数的增加变得越来越明显。损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。因为神经网络的反向传播算法是从输出层到输入层的逐层向前进行链式求导，前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积，当存在神
作者 | 小马写在前面动态神经网络（Dynamic Network）是目前非常热门也非常具有落地价值的一个研究方向，因为相比于固定结构和参数的静态神经网络，动态神经网络能够根据根据不同的输入样本，自适应的为样本分配最合适的路径，因此动态网络往往比静态网络具有更高的精度、计算效率 ，受到了广大学术研究者和算法工程师的欢迎。下面，在这篇文章中，我们将会详细介绍，在不同领域近几年动态网络的发展历程！动态
神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，它通过大量的神经元之间的连接和信息传递来实现各种任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。在神经网络的训练过程中，权重的更新是非常重要的一步，这决定了神经网络的性能和准确度。本文将详细介绍神经网络权重更新的原理和方法，并提供相应的代码示例。
## 神经网络权重更新原理
神经网络的训练过程可以看作是一个优化问题，目
原创
2023-08-30 03:12:41
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上一篇笔记可见： 除夕：2020 年 4月 新番 图神经网络 GNN Intro - 0zhuanlan.zhihu.com
前言：本期内容来自于李宏毅《机器学习》助教姜成翰在这门课上的补充内容。神经网络要如何聚合图结构中的信息呢？之前有说到有两种主流方法：(1) 把CNN的方法泛化，考虑节点周边的邻居关系进行空间上的卷积，比如 GAT。(2) 利用卷积本质是频域
图神经网络（GNN）是深度学习领域最新的研究成果，在生物信息学、化学信息学、社会网络、自然语言处理和计算机视觉等多学科领域有着广泛的应用。这一块的研究也吸引了像腾讯这样的巨头参与。图神经网络是一种有效的图表示学习框架。 GNN 遵循一个邻域聚合方案，其中一个节点的表示向量是通过递归聚合和转换相邻节点的表示向量来计算的。 图分类问题在许多不同的领域也都有实际的应用。 本文总结了近一年来图神经网络在深
