目录 概 主要内容 一些解决办法 Keskar N S, Mudigere D, Nocedal J, et al. On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima[J]. arXiv: Learning, 2016. 作者代码 @article{keskar2016on, title={On Large-Batch Training for Deep Learning: General…

Nitish Shirish Keskar, Dheevatsa Mudigere, Jorge Nocedal, Mikhail Smelyanskiy, Ping Tak Peter Tang Northwestern University & Intel code: https://github.com/keskarnitish/large-batch-training * SGD及其变种在batch size增大的时候会有泛化能力的明显下降 generalization drop/deg…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一定程度时,只有通过增加每个worker上的batch size来提升计算量,进而提高计算通信占比.然而一直以来Deep Learning模型在训练时对Batch Size的选择都是异常敏感的,通常的经验是Large Batch Size会使收敛性变差,而相对小一点的Batch Size才能收敛的更好…

特征相关性对于DL的影响 链接:https://www.zhihu.com/question/47908908/answer/110987483 经验一:  1. 输入特征最好不相关.如果某些维输入的相关性太强,那么网络中与这些输入神经元相连的权重实际上起到的作用就是相似的,训练网络时花在调整这些权重之间关系上的力气就白费了.(仅仅是多费了点时间?) 2. 上面说的输入的相关是指所有训练数据某些维度上相关,而不是说某些训练数据在所有维度上相关.在你举的例子中,如果相似数据都非常接近,那么这些数据…

Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of Deep Learning论文笔记 2018年12月03日 00:03:07 RRZS 阅读数 153更多 分类专栏: 深度学习 cv   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/beyondjv610/article/details/8472247…

Deep Learning in a Nutshell: History and Training This series of blog posts aims to provide an intuitive and gentle introduction to deep learning that does not rely heavily on math or theoretical constructs. The first part in this series provided an…

About this Course If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "s…

 https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章)   https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/ 深度学习的完整硬件指南 深度学习是计算密集型的,因此您需要具有多个内核的快速CPU,对吧?或者购买快速C…

HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS   DEEP LEARNING FOR ENTERPRISE Distributed Deep Learning, Part 1: An Introduction to Distributed Training of Neural Networks Oct 3, 2016 3:00:00 AM / by Alex Black and Vyacheslav Kokorin Tweet inShare27   This pos…

Deep Learning in a Nutshell: Reinforcement Learning   Share: Posted on September 8, 2016by Tim Dettmers No CommentsTagged Deep Learning, Deep Neural Networks, Machine Learning,Reinforcement Learning This post is Part 4 of the Deep Learning in a Nutsh…

A Full Hardware Guide to Deep Learning Deep Learning is very computationally intensive, so you will need a fast CPU with many cores, right? Or is it maybe wasteful to buy a fast CPU? One of the worst things you can do when building a deep learning sy…

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts This post is the first in a series I’ll be writing for Parallel Forall that aims to provide an intuitive and gentle introduction todeep learning. It covers the most important deep learning concepts and aims…

Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts Share:   Posted on November 3, 2015by Tim Dettmers 7 CommentsTagged cuDNN, Deep Learning, Deep Neural Networks, Machine Learning,Neural Networks   This post is the first in a series I’ll be writing for Paral…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 感谢原作者:zouxy09@qq.com 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想.深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源. BP算法存在的问题: (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差…

十.总结与展望 1)Deep learning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征. 高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器, 小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达. Deep lea…

目录: 一.概述 二.背景 三.人脑视觉机理 四.关于特征        4.1.特征表示的粒度        4.2.初级(浅层)特征表示        4.3.结构性特征表示        4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想 六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程        8.1.传统神经网络的训练方法…

不多说,直接上干货! 十.总结与展望 1)Deep learning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征.高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器,小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达.…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

 申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 1…

这篇经典论文,甚至可以说是2015年最牛的一篇论文,早就有很多人解读,不需要自己着摸,但是看了论文原文Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift 和下面的这些解读之后,还有感觉有些不明白.比如, 是怎么推导出来的,我怎么就是没搞懂呢? 1.论文翻译:论文笔记-Batch Normalization 2.博客专家 黄锦池 的解读:深度学习(二十九)Batch…

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值…

Minerva:一个可扩展的高效的深度学习训练平台 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-1 声明 1)本文是关于Minerva简介的一篇译文.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人刚接触深度学习方向,专业术语了解甚少,斗胆翻译了这篇文…

说实话,这篇paper看了很久,,到现在对里面的一些东西还不是很好的理解. 下面是我的理解,当同行看到的话,留言交流交流啊!!!!! 这篇文章的中心点:围绕着如何降低  internal covariate shift 进行的, 它的方法就是进行batch normalization. internal covariate shift 和 batch normalization 1. 什么是 internal covariate shift呢? 简单地理解为一个网络或system的输入的dirs…

w强化算法和数学,来迎接机器学习.神经网络. http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/ ConvNetJS is a Javascript library for training Deep Learning models (Neural Networks) entirely in your browser. Open a tab and you're training. No software requirements, no comp…

Awesome Deep Learning  Table of Contents Free Online Books Courses Videos and Lectures Papers Tutorials Researchers WebSites Datasets Frameworks Miscellaneous Contributing Free Online Books Deep Learning by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Cou…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…