神经网络和梯度下降面临的挑战及对策 原创 PeterBishop 2021-07-13 14:34:03 ©著作权 文章标签 机器学习高阶训练营 Java学习 文章分类 神经网络 人工智能 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者PeterBishop的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:语言模型的原理及应用 下一篇:卷积的原理 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 从基本原理到梯度下降,小白都能看懂的神经网络教程 神经元:神经元是神经网络的基本单元,类似于生物体内的神经元。一个神经元接收一些输入,做一个简单的计算,然后产生一个输出。层:神经网络由多个神经元组成的层组成。输入层接收数据,隐藏层执行一些计算,输出层产生最终的输出。import numpy as npdef sigmoid(x): # Our activation function: f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) r 神经网络 权重 损失函数 使用 TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络 1. TensorFlow 基础知识那么,TensorFlow 是如何工作的呢?好吧,对于初学者来说,他们的整个解决方案都围绕着张量,即 TensorFlow 中的原始单元。TensorFlow 使用张量数据结构来表示所有数据。在数学中,张量是描述其他几何对象之间线性关系的几何对象。在 TesnsorFlow 中,它们是多维数组或数据,即。矩阵。好吧,它没有那么简单,但这是整个张量概念,在我现在想 神经网络 tensorflow PyTorch Keras API 动手实现图神经网络 图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。GNNs 通过学习节点的表示,能够捕捉图中的复杂依赖关系,因此在处理社交网络分析、推荐系统、知识图谱等多种应用中表现出色。下面是一个简单的图神经网络实现,我们将使用 Python 和 PyTorch 库。在这个例子中,我们将构建一个基本的图卷积网络(Graph Convolutiona 神经网络 邻接矩阵 Graph 神经网络梯度下降 # 实现神经网络梯度下降的步骤### 1. 简介神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型,梯度下降是神经网络中常用的优化算法。在本文中,我将向你解释神经网络梯度下降的原理和实现步骤,并为你提供相应的代码和注释。### 2. 流程概述神经网络梯度下降的实现可以分为以下几个步骤:1. 初始化模型参数2. 前向传播计算预测值3. 计算损失函数4. 反向传播计算梯度5. 更新 神经网络 初始化 梯度下降 神经网络 梯度下降 神经网络梯度下降计算 一、概念神经网络是已知自变量x和真实结果y,要求拟合出F(x)。 神经网络的架构可以看做是黑箱测试,但你不知道黑箱指代的F(x)到底是什么,不过没关系,我们知道其中的参数(是随机初始化的),即神经元之间做连接的那些个边指代的权值。一个神经网络的参数是非常庞大的,自变量一般是非常多个,以至于参数也是有很多,且神经网络一般会有很多个隐藏层,所以一个神经网络是一个多元复合函数。我们向黑箱中输入你的自变量 神经网络 梯度下降 神经网络 算法 人工智能 损失函数 神经网络梯度下降和反向传播 神经网络中的梯度下降 首先我们需要确定一点的是什么是梯度法,我们为什么需要使用它,通过梯度下降能给我们带来什么?首先我们的梯度下降算法是对损失函数用的,对损失函数使用梯度下降就是神经网络的反向传播,通过对损失函数求最小值得到的W和b就是最适合我们神经网络的W和b。机器学习的主要任务是在学习时寻找最优参数。同样地,神经网络也必须在学习时找到最优参数(权重和偏置)。这里所说的最优参数是指损失函数。损失函数取最小值时的参数。 神经网络梯度下降和反向传播 神经网络 算法 python 最小值 BP matlab 神经网络梯度下降 神经网络的梯度下降 主要参考了吴恩达老师【神经网络和深度学习】系列课程。 文章目录一、梯度下降(Gradient Descent)(1) 梯度下降理解(2) 算法过程(3) 神经网络中的梯度下降二、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)三、Mini-batch梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)四、总结参考 一、梯度下降(Gradient Descent) BP matlab 神经网络梯度下降 神经网络 梯度下降 迭代 损失函数 神经网络 梯度下降法 神经网络梯度下降公式 神经网络参数优化神经网络中,很多的超参数难以设置,我们可以引入动量(momentum),通过算法来达到优化时间和准确率。1. 动量(momentum)常用的动量有一阶动量和二阶动量: 一阶动量m:与梯度相关的函数 二阶动量v:与梯度平方相关的函数 w为参数,损失函数loss,dw为损失函数对w的倒数,学习率lr。其优化公式为:2. 随机梯度下降法(SGD)随机梯度下降法就是一般的梯度下 神经网络 梯度下降法 随机梯度下降 损失函数 神经网络 神经网络梯度下降实现流程 神经网络 梯度下降 一、优化问题优化能力是人类历史上的重大突破, 他解决了很多实际生活中的问题. 从而渐渐演化成了一个庞大的家族。比如说牛顿法 (Newton’s method), 最小二乘法(Least Squares method), 梯度下降法 (Gradient Descent) 等等。二、梯度下降与神经网络的联系而我们的神经网络就是属于梯度下降法这个分支中的一个. 提到梯度下降, 我们不得不说说大学里面学习 神经网络梯度下降实现流程 深度学习 人工智能 神经网络 梯度下降 神经网络梯度下降法 神经网络梯度下降算法 文章目录前言1. 原始的梯度下降1.1 Batch gradient descent1.2 SGD1.3 Mini-batch GD1.4 小结2. 带冲量的梯度下降2.1 Momentum optimization2.2 Nesterov Accelerated Gradient (NAG)3. 学习率自适应的梯度下降3.1 AdaGrad3.2 RMSprop3.3 Adaptive mom 神经网络梯度下降法 算法 机器学习 人工智能 梯度下降算法 sklearn 梯度下降 神经网络 神经网络 梯度下降法 深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是,在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助快速训练模型,大大提高效率。一、batch 梯度下降法batch 梯度下降法(批梯度下降法,我们之前一直使用的梯度下降法)是最常用的梯度下降形式,即同时处理整个训练集。其在更新参数时使用所有的样本来进行更新。对整个训练集进行梯度下降法的时候,我们必须处理整个训练数据集,然后才能进行一步梯度下降 sklearn 梯度下降 神经网络 梯度下降法 梯度下降 最小值 elman神经网络 梯度下降算法 神经网络中的梯度下降 一、梯度下降法有关什么是梯度下降法,这在之前几周的学习中我们已经掌握了,这里简要分析。对于一个函数,我们在某一个点的next操作可以认为是跟这个点的导数有关的,因为导数会指引我们走向极值。然后我们每次根据这个点的导数向前走一步的过程中,我们用一个被称作学习率的东西来确定我们的步长。这种方法我们称之为梯度下降法。、 二、浅层神经网络的梯度下降法浅层神经网络中的梯度下降法和之前提到的那种没有 elman神经网络 梯度下降算法 神经网络 梯度下降法 矩阵计算 神经网络梯度下降法公式 神经网络中的梯度下降 1、定义一个代价函数w 表示所有的网络中权重的集合 n 是训练输入数据的个数 a 是表 示当输入为 x 时输出的向量 求和则是在总的训练输入 x 上进行的C 称为二次代价函数;有时也称被称为均方误差或者 MSE2、C 我们训练神经网络的目的是找到能最小化二次代价函数 C(w, b) 的权重和偏置 假设我们要最小化某些函数,C(v)。它可以是任意的多元实值函数,v = v1, v2, …。 神经网络梯度下降法公式 神经网络 深度学习 算法 梯度下降 bp 神经网络梯度下降算法和训练函数 神经网络中的梯度下降 在看神经网络相关的论文时,总是能看到Epochs, Batchsize, Iterations 这些字眼,要弄明白这些专业术语,不得不先讲下梯度下降的概念。梯度下降梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一,用来求解复杂曲线的最小值。“梯度”是指某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模 bp 神经网络梯度下降算法和训练函数 计算机视觉 数据 迭代 梯度下降 bp神经网络梯度下降法 神经网络梯度下降公式 (1)神经网络中的神经元的输出:(2)梯度下降算法:(3)随机梯度下降:(每次训练完一个batch后,进行一次参数更新)(4)反向传播:(5)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momentum项的SGD则写生如下形式:(6)学习率:(7)weight decay:weight decay是放在正则项(regularization bp神经网络梯度下降法 机器学习 神经网络 损失函数 概率分布 rbf神经网络梯度下降过程 bp神经网络梯度下降 误差逆传播(BP)算法初介绍正向传播FP就损失反向传播BP回传误差根据误差修改权重继续迭代至最优算法推导梯度下降简介梯度下降就是从起点开始,沿着梯度 的方向,按照步长 的大小,一步一步地走到谷底梯度的理解梯度分为正梯度方向和负梯度方向(可以理解为求最大值和最小值)谷底的理解(以负梯度为例)达到最小值步长的理解第一,步长长度太小第二,步长太大值得注意的是,步长太大,很可能跨过最低点,运气好的话可能会 rbf神经网络梯度下降过程 神经网络 过拟合 最小值 拟合 神经网络和梯度提升的优缺点 神经网络 梯度下降 梯度下降以下资料来自:李宏毅老师《机器学习》2020春季-Gradient3Blue1Brown《深度学习 Deep Learning》结合自己的学习笔记整理而成在李宏毅老师的课程中,任何机器学习都可以分为三步走,类似将大象放进冰箱的问题:选取模型评价模型的好坏优化模型直至最优解那么梯度下降(Gradient Descent) 的概念,在step3会起到非常重要的作用。下面就从易到难,逐步理解梯度 神经网络和梯度提升的优缺点 机器学习 深度学习 梯度下降 最小值 matlab 神经网络 梯度下降法 函数 神经网络中的梯度下降 算法背景:传统的人工神经网络基本只有输入层、隐藏层、以及输出层。随着大数据时代的来临以及GPU算力的提升,更加深层的神经网络出现了,使得人工智能进入深度学习时代。更深层的神经网络相比较于浅层的神经网络来说特征提取能力更强了,但训练权值的拟合也愈加困难。梯度下降算法经常用来完成神经网络的训练以及拟合优化,梯度下降算法会影响网络训练的速度和精度,而Adagrad算法是一种比较不错的梯度下降算法。Ada 深度学习 人工智能 pytorch 神经网络 梯度下降算法 bp神经网络类型 梯度下降法 神经网络中的梯度下降 梯度下降算法。神经网络的学习的目的是找到是损失函数的值尽可能效的参数,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。遗憾的是这个问题非常难。这是因为参数空间非常复杂,无法轻易找到最优解。而且,在深度神经网络中,参数的数量非常庞大,导致最优化的问题更加复杂。 下面给出几种最优化算法的优缺点算法优点缺点SDG避免冗余数据的干扰,收敛速度加快,能够在线学习。更新值的方差较大,收敛过程会产生波动, bp神经网络类型 梯度下降法 算法 神经网络 python 深度学习 BP神经网络梯度下降损失函数 神经网络梯度下降算法 一般神经网络的训练过程可分为两个阶段:一、通过前向传播算法计算得到预测值,将预测值和真实值作对比,得出两者之间的差距(损失函数)。二、通过反向传播算法计算损失函数对每一个参数的梯度,再根据梯度和学习率使用梯度下降算法更新每一个参数。 应用了反向传播算法的前馈神经网络依旧是前馈的,反向传播不是区分前馈与反馈的标准。前馈神经网络:每一层包含若干个神经元,同一层的神经元之间没有互相连接,层间信 BP神经网络梯度下降损失函数 机器学习 梯度下降 神经网络 深度学习 住建云平台怎么报建项目 这段时间一直在研究想给自己的站做一个真正意义上的移动站,APP也好、自适应也罢,也是伤透了脑筋。为何要做移动站?说简单一点,就是身边的朋友已证实,移动端的流量太大了,真是非常大。随便做一个H5页面带来的流量都要比PC上的高,这块就不做深入讨论。所以作为互联网创业者,进入移动端是早晚的事。建站过程去猪八戒、淘宝联系了几家,还联系了一些朋友公司,报价都是万元起步。也发了一些帖子咨询过,不过从回帖来看基 住建云平台怎么报建项目 移动开发 用户运营 建站 推送 sql server 生成日期序号 环境:window10 x64 专业版SqlServer2014 x64 企业版参照:官方文档:《层次结构数据 (SQL Server)》官方文档:《hierarchyid 数据类型方法引用》优秀博文:《HierarchyID 数据类型用法》一、什么是Hierarchyid?hierarchyid 是一种长度可变的SqlServer数据类型,在SqlServer2008中被引入进来,它能存储带有层 sql server 生成日期序号 Parse 快速查询 数据 mysql怎么添加别人电脑的数据库 问题 如何导入MySQL数据库解决方案 1. 概述MySQL数据库的导入,有两种方法:1) 先导出数据库SQL脚本,再导入;2) 直接拷贝数据库目录和文件。在不同操作系统或MySQL版本情况下,直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。所以一般推荐用SQL脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。2. 方法一 SQL脚本形式操作步骤如下:2.1. 导出SQL脚本在原数据库服务器上, mysql怎么添加别人电脑的数据库 数据库 mysql SQL 搭建mysql框架思维导图 一、应用系统如何与mysql进行一次交互? 最开始接触jdbc的时候,我们系统如何完成一次sql操作呢?第一步,建立数据库连接;第二步,操作sql;第三步,释放连接。 但是每次建立与数据库的连接非常耗时和资源,所以我们加入了连接池的概念。第一步的获取连接是从连接池中获取一个可用的连接,第三步的释放连接不是断开连接,而是将连接放回连接池中。 搭建mysql框架思维导图 mysql sql SQL K8S大页容器 一、概述Kubernetes 简称为K8S,是用于自动部署,扩展和管理容器化应用程序的开源系统。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful),Kubernetes提供了应用部署,规划,更新,维护的一种机制。现在的云平台,基本上都是基于k8s实现的。Kubernetes需要用到docker,应该说是Kubernetes本身就是对docker容器的管理。Docker K8S大页容器 IP Server API