残差网络求导

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【深度残差收缩网络】深度残差网络、注意力机制和软阈值化的深度集成

深度残差网络（deep residual network, ResNet）是一种非常热门的深度学习方法，到目前为止，在谷歌学术上的引用量达到了35772次。 深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network）是ResNet的一
游客twfby4rnbj6f4 5年前 810

神经网络反向传播的数学原理

如果能二秒内在脑袋里解出下面的问题，本文便结束了。 已知：，其中。 求：，，。 到这里，请耐心看完下面的公式推导，无需长久心里建设。 首先，反向传播的数学原理是 “求导的链式法则” : 设和为的可导函数，则。 接下来介绍 矩阵、向量求导的维数相容原则 利用维
玄学酱 7年前 1323

梯度消失和梯度爆炸

1.原因   神经网络为什么会出现梯度消失和梯度爆炸的问题，根源是反向传播。一般整个深度神经网络可以视为一个复合的非线性多元函数   那么在这样一个公式中，我们都知道，计算梯度的时候是链式求导，比如一个只有4个隐层的网络：   图中是一个四层的全连接网络，假
woooow 6年前 1823

BP 神经网络算法

sigmoid函数: x的值可能为[−∞,+∞],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需 这样的激励函数，能够将刚才的区间压缩到[0,1]。 sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。此外，(
程序员诗人 6年前 806

RetNet

   深层网络一般很难训练，要么梯度弥散要么梯度爆炸。但是我们考虑这样一个事实：假设我们有一个浅层网络，网络是很同意训练的。现在我们不断增加新层来建立深层网络，一个极端的情况是增加的层什么也不学习，仅仅只是拷贝浅层的输出，即这样的新层是恒等映射（Identi
woooow 6年前 799

浅谈神经网络算法

我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简
长征6号 8年前 786

RNN系列教程之三 | 基于时间的反向传播算法和梯度消失问题

前一部分中，我们介绍了如何在Python和Theano框架下实现RNN，但还未深入了解时序反向传播算法（BPTT）是如何计算梯度的。 这周，我们将简单介绍BPTT，并解释其与传统反向传播的区别。我们还将了解梯度消失问题，这也是推动LSTM（长短时记忆）和GR
玄学酱 6年前 4024

零基础入门神经网络：从原理、主要类型到行业应用

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 最近，神经网络这个词特别火，吸引不少眼球。但是神经网络是个啥？有啥用？ 这篇文章和大家唠唠，啥是神经网络，对于初学者来说主要有哪些挑战，以及介绍几种经典的神经网络类型，和相关行业应用。 神经网络的工作原理 基本上，神经
行者武松 6年前 1000

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