• 常用RNN网络结构及依赖优化问题

    从上面的例子可以看到,循环神经网络中梯度消失和梯度爆炸问题产生的根本原因,是由于参数共享导致的。2.长期依赖问题的优化 对于梯度爆炸的问题,一般来说比较容易解决。我们可以用一个比较简单的方法叫做“梯度...
    文章 2018-11-19 1892浏览量
  • 什么很难训练深度神经网络?

    似乎大家都认为,训练深度神经网络很难的原因主要是因为梯度消失(或爆炸)的问题。“梯度消失”是指通过隐藏层从后向前看,梯度会变的越来越小。这也意味着,前面层的学习会显著慢于后面层的学习,所以学习会卡住,...
    文章 2018-01-13 3887浏览量
  • Local Response Normalization作用...梯度消失和爆炸问题...

    总结起来就是BN解决了反向传播过程中的梯度问题梯度消失和爆炸),同时使得不同scale的 整体更新步调更一致。链接:https://www.zhihu.com/question/38102762/answer/164790133 为什么要用BN?BN work的原因是...
    文章 2017-11-16 3142浏览量
  • RetNet

    残差梯度不会那么巧全为-1,而且就算其比较小,有1的存在也不会导致梯度消失。所以残差学习会更容易。   吴恩达说,激活函数用的relu,如果为负数,那么前面这块为0,只剩下,只是把赋值给,首先对网络性能没有...
    文章 2018-08-14 803浏览量
  • 吴恩达导师Michael I.Jordan学术演讲:如何有效避开...

    这一步操作频率很低,大概每t个时间步进行一次,t是一个超参数,在这个定理中,我们通过从一个球状区域中随机采样实现噪声的注入,我们也可以做其他分析,但是这里简化了。这不是传统意义上的随机梯度,而是每一步都...
    文章 2018-03-06 3907浏览量
  • LS-GAN作者诠释新型GAN:条条大路通罗马,把GAN建立在...

    为了说明WGAN可以解决梯度消失问题,WGAN的作者宣称:“G-网络的训练目标函数”在对其网络链接权重限定后,是接近或者最多线性的。这样就可以避免训练目标函数饱和,从而保证其能够提供充足的梯度训练G-网络。好了...
    文章 2017-08-01 1166浏览量
  • 一文看懂各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法

    可以做什么改进?在之前的方法中计算了每个参数的对应学习率,但是为什么不计算每个参数的对应动量变化并独立存储呢?这就是Adam算法提出的改良点。Adam算法 Adam算法即自适应时刻估计方法(Adaptive Moment ...
    文章 2018-01-08 787浏览量
  • 令人拍案叫绝的Wasserstein GAN

    第一部分小结:在原始GAN的(近似)最优判别器下,第一种生成器loss面临梯度消失问题,第二种生成器loss面临优化目标荒谬、梯度不稳定、对多样性与准确性惩罚不平衡导致mode collapse这几个问题。实验辅证如下: ...
    文章 2017-08-01 1266浏览量
  • 训练深度神经网络的时候需要注意的一些小技巧

    这种情况下对于浅层网络有效,但是当足够深的时候就不行了,因为weight更新的时候,是靠很多weight相乘的,越乘越小,有点类似梯度消失的意思(这句话是我加的) 8、如果训练RNN或者LSTM,务必保证gradient的norm被...
    文章 2017-11-12 724浏览量
  • 干货|6 种激活函数核心知识点,请务必掌握!

    但是,tanh 函数与 Sigmoid 函数一样,也存在饱和区梯度消失问题。其饱和区甚至比 Sigmoid 还要大一些,但不明显。ReLU 激活函数 ReLU 的全称是 Rectified Linear Unit,其图形表达式如下所示: ReLU 函数是最近几年...
    文章 2018-08-13 2162浏览量
  • 如何深度理解RNN?——看图就好!

    短期记忆问题是由臭名昭着的梯度消失问题引起的,这在其他神经网络架构中也很普遍。由于RNN处理很多步骤,因此难以保留先前步骤中的信息。正如你所看到的,在最后的时间步骤中,“what”和“time”这个词的信息几乎...
    文章 2018-09-22 3633浏览量
  • 零基础入门深度学习(五):长短时记忆网络

    梯度消失到底意味着什么?在《零基础入门深度学习(4):循环神经网络》中我们已证明,权重数组W最终的梯度是各个时刻的梯度之和,即: 假设某轮训练中,各时刻的梯度以及最终的梯度之和如下图: 我们就可以看到,从上...
    文章 2017-05-15 2359浏览量
  • 什么是Adam/ReLU/YOLO?这里有一份深度学习(.ai)...

    和LSTM一样,GRU可以避免RNN中的梯度消失问题,不同的是它只有两个门(没有遗忘门),因此在实现类似性能时计算效率更高。相关论文:Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical ...
    文章 2018-09-27 1384浏览量
  • 这些深度学习术语,你了解多少?...

    就像LSTM单元一样,它使用门控机制防止RNN通过出现梯度消失问题。GRU由一个复位门和更新门组成,用于确定旧存储器的哪一部分与当前时间步的新值保持一致。1、使用RNN编码器-解码器学习短语表示以进行统计机器翻译...
    文章 2018-10-20 2079浏览量
  • 不用L约束又不会梯度消失的GAN,了解一下?

    2.推导出了一个称为 GAN-QP 的 GAN 框架,这个 GAN 不需要像 WGAN 那样的 L 约束,又不会有 SGAN 的梯度消失问题,实验表明它至少有不逊色于、甚至优于 WGAN 的表现。GAN-QP效果图 论文的实验最大做到了 512 x 512 ...
    文章 2018-11-21 2476浏览量
  • 带你走进神经网络的“前世今生”

    早期的尝试就是使用Rectified这种激活函数,由于sigmoid这个函数是指数的形式,所以很容易导致梯度消失这种问题,而Rectified将sigmoid函数替换成max(0,x),从下图我们可以发现,对于那些大于0的样本点,它的梯度...
    文章 2018-03-21 5030浏览量
  • 这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    一般而言,解决高偏差的问题是选择更复杂的网络或不同的神经网络架构,而解决高方差的问题可以添加正则化、减少模型冗余或使用更多的数据进行训练。当然,机器学习模型需要注意的问题远不止这些,但在配置我们的 ML ...
    文章 2018-03-12 3122浏览量
  • 深度学习之优化详解:batch normalization

    3、如何使用不同的激活函数来解决梯度消失问题。为了有效地学习神经网络,神经网络的每一层分布都应该:均值为0、始终保持相同的分布;第二个条件意味着通过批梯度下降输入到网路层的数据分布不应该变化太多,并且...
    文章 2018-07-26 2460浏览量
  • 一文读懂神经网络(附PPT、视频)

    早期的尝试就是使用Rectified这种激活函数,由于sigmoid这个函数是指数的形式,所以很容易导致梯度消失这种问题,而Rectified将sigmoid函数替换成max(0,x),从下图我们可以发现,对于那些大于0的样本点,它的梯度...
    文章 2018-03-26 3054浏览量
  • 吴恩达《深度学习》第一门课(3)浅层神经网络

    存在梯度消失问题,其函数表达式如下: (2)tanh激活函数:tanh是非常优秀的,可以中心化数据(-1到1),几乎适合所以场合。存在梯度消失问题,其函数表达式如下: (3)ReLU激活函数:最常用的默认函数,如果不确定...
    文章 2018-07-09 1256浏览量
  • 神经网络算法Batch Normalization的分析与展望|大牛...

    BN的作者引入的可能是为了解决这个问题,但是我觉得可能很难,从的梯度可以看出,这个梯度可能会在一个mini batch内相互抵消,从而变得很小(有兴趣的同学可以做实验看看是不是会比较小)。当然也可能通过在开始初始...
    文章 2017-08-01 1523浏览量
  • 浅谈RNN、LSTM+Kreas实现及应用

    LSTM在隐状态使用了加法替代了每一步的迭代变换,这样便可以避免梯度消失问题,从而使得网络学到长程的规律。RNN可用图1.4表示 图1.4 同理,LSTM的结构图1.5所示 图1.5 其中图1.5中的符号,长方形表示对输入的数据...
    文章 2019-02-25 1562浏览量
  • Tensorflow快餐教程(7)-梯度下降

    所谓梯度下降,其实没有什么神秘的,就是求个函数极值问题而己。函数比矩阵强的一点是可以画图啊。所以我们先学习一下如何画函数的图形: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-10,10...
    文章 2018-05-03 2482浏览量
  • 分析梯度下降的轨迹,更好地理解深度学习中的优化问题

    为经典线性模型添加(冗余)线性层有时可以加速基于梯度的优化过程,这样尽管会为之前的凸优化问题引入一定的非凸性,但是不会增强模型的表现能力。任何只依赖于临界点属性的函数曲面分析都难以解释这样的现象,...
    文章 2018-12-22 318浏览量
  • 手把手教你从零搭建深度学习项目(附链接)

    始终密切监视梯度是否消失或爆炸,梯度下降问题有许多可能的原因,这些原因难以证实。不要跳至学习速率调整或使模型设计改变太快,小梯度可能仅仅由编程 Bug 引起,如输入数据未正确缩放或权重全部初始化为零。如果...
    文章 2018-05-14 6249浏览量
  • 吴恩达《深度学习》第二门课(1)深度学习的实用层面

    同理,如果把1.5改成0.5时,将会呈现指数减小,即梯度消失(导数时也有这个性质)。(2)上面虽然只讨论的激活函数的指数级递增递减,但它同样适用于于层数L相关的导数和梯度函数,也是呈现指数级增长或指数递减。...
    文章 2018-07-10 1162浏览量
  • 反向传播算法最全解读,机器学习进阶必看!

    在实际应用中我们会遇到梯度爆炸或梯度消失问题,这些都会对结果收敛产生影响。为了解决这些问题,我们使用梯度剪切或者长短记忆模型(LSTM)等技术解决上述问题。环状神经网络可以高效计算梯度的事实促进了有记忆...
    文章 2017-08-01 1044浏览量
  • 理解并实现 ResNet(Keras)

    深层网络很难训练的原因,是因为非常烦人的梯度消失问题——随着梯度反向传播回前面的网络层,重复的乘积操作会使得梯度变得非常小。结果呢,随着网络越来越深,它的性能就变得饱和了,并开始迅速下降。我是在Andrew...
    文章 2019-06-05 1498浏览量
  • 《数值分析(原书第2版)》—— 2.6 用于对称正定...

    我们在第4章中将进一步讨论这个问题,在GMRES方法中的culminating方法,是共轭梯度法在非对称问题中的对应方法.共轭梯度的思路依赖于内积思想的推广.因为(v,w)=(w,v),以及对于标量α和β,有(αv+βw,u)=...
    文章 2017-07-04 5420浏览量
  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(下)

    在传统的编程方法中,我们告诉计算机要做什么,将大问题分解成计算机可以轻松执行的许多小的,精确定义的任务。相比之下,在神经网络中,我们不告诉计算机如何解决我们的问题。相反,它从观测数据中学习,找出解决...
    文章 2018-04-15 1370浏览量
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