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深度学习：深度学习：Nan与Inf是如何造成的？

2022-10-28 290

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简介： 深度学习：深度学习：Nan与Inf是如何造成的？

深度学习：深度学习：Nan与Inf是如何造成的？

Nan

通常来说是梯度除以0了。（not a number）

Inf

表示数据过大，通常来说是learning rate 太大，或者权重初始化的时候太大，导致后面炸掉了。

通用解决办法

合理设置learning rate，不要太大。
合理权重初始化。
合理选择激活函数。

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机器学习/深度学习

关键词：

深度学习nan

HanZee

JOYCE_Leo16

3月前

机器学习/深度学习

深度学习网络训练，Loss出现Nan的解决办法

JOYCE_Leo16

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mrq4nk6ni2neg

6天前

机器学习/深度学习自然语言处理

深度学习在自然语言处理中的应用与挑战

【8月更文挑战第12天】本文将探讨深度学习技术在自然语言处理领域的应用及其所面临的挑战。我们将从深度学习的基本原理出发，逐步深入到其在文本分类、机器翻译、情感分析等NLP任务中的实际运用，并讨论当前技术的局限性和未来可能的发展方向。

mrq4nk6ni2neg

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我不是游客20240119

5天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

深度学习中的自适应神经网络：原理与应用

【8月更文挑战第14天】在深度学习领域，自适应神经网络作为一种新兴技术，正逐渐改变我们处理数据和解决问题的方式。这种网络通过动态调整其结构和参数来适应输入数据的分布和特征，从而在无需人工干预的情况下实现最优性能。本文将深入探讨自适应神经网络的工作原理、关键技术及其在多个领域的实际应用，旨在为读者提供一个全面的视角，理解这一技术如何推动深度学习向更高效、更智能的方向发展。

我不是游客20240119

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AI之家

1天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

【深度学习】Python之人工智能应用篇——音频生成技术

音频生成是指根据所输入的数据合成对应的声音波形的过程，主要包括根据文本合成语音（text-to-speech）、进行不同语言之间的语音转换、根据视觉内容（图像或视频）进行语音描述，以及生成旋律、音乐等。它涵盖了声音结构中的音素、音节、音位、语素等基本单位的预测和组合，通过频谱逼近或波形逼近的合成策略来实现音频的生成。音频生成技术的发展主要依赖于深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等。这些模型通过学习大量的音频数据，能够自动生成与人类发音相似甚至超越人类水平的音频内容。近年来，随着大规模预训练模型的流行，如GPT系列模型、BERT、T5等，

AI之家

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AI之家

1天前

机器学习/深度学习人工智能算法

【深度学习】python之人工智能应用篇——图像生成技术（二）

图像生成是计算机视觉和计算机图形学领域的一个重要研究方向，它指的是通过计算机算法和技术生成或合成图像的过程。随着深度学习、生成模型等技术的发展，图像生成领域取得了显著的进步，并在多个应用场景中发挥着重要作用。

AI之家

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AI之家

1天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

【深度学习】深度学习的概述及应用，附带代码示例

深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习领域中的一个重要分支，其目标是通过模拟人脑神经网络的工作机制，构建多层次的抽象特征表示，使机器能够自动从原始数据中提取关键信息，从而实现高精度的任务执行。深度学习通过多层神经网络结构及其训练方式，实现了从低级像素级别到高级概念级别的递进式知识层次。深度学习的主要组件包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的数量和层数决定了模型的复杂度和表达能力。在训练过程中，权重更新和梯度下降法是关键步骤，目的是最小化损失函数，提高预测精度。深度学习主要基于反向传播算法（BP Algorithm）来优化模型参数，通过正向传播、损失计算、反向传播和梯度下降等

AI之家

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AI之家

2天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在算法、模型以及应用领域都取得了显著的进展。以下将探讨最新的深度学习算法与模型创新，以及它们在图像识别、自然语言处理（NLP）等领域的应用进展。

AI之家

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萝卜带泥

1天前

机器学习/深度学习监控量子技术

深度学习在图像识别中的应用与挑战

【8月更文挑战第18天】本文将探讨深度学习技术如何革新了图像识别领域，并讨论在这一过程中遇到的挑战。我们将从基础概念出发，逐步深入到高级应用，最后分析当前技术的局限性和未来的发展方向。通过这篇文章，读者将获得对深度学习在图像识别中作用的全面理解，以及它如何影响我们的日常生活和未来技术的趋势。

萝卜带泥

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AI之家

1天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

【深度学习】python之人工智能应用篇——视频生成技术

视频生成技术是一种基于深度学习和机器学习的先进技术，它使得计算机能够根据给定的文本、图像、视频等单模态或多模态数据，自动生成符合描述的、高保真的视频内容。这种技术主要依赖于深度学习模型，如生成对抗网络（GAN）、自回归模型（Auto-regressive Model）、扩散模型（Diffusion Model）等。其中，GAN由两个神经网络组成：一个生成器用于生成逼真的图像或视频，另一个判别器用于判断生成的图像或视频是否真实。通过不断的对抗学习，生成器和判别器共同优化，以产生更高质量的视频。

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AI之家

1天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

【深度学习】python之人工智能应用篇--跨模态生成技术

跨模态生成技术是一种将不同模态的数据（如文本、图像、音频、视频等）进行融合和转换的技术。其目标是通过将一个模态的数据作为输入，生成与之对应的另一个模态的输出。这种技术对于突破单一模态的局限性，提高信息处理的准确性和丰富性具有重要意义。跨模态生成技术主要依赖于深度学习和生成模型，通过学习和模拟不同模态之间的映射关系来实现模态间的转换。

AI之家

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Nan

Inf

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