https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=11 Relu Leaky Relu Parametric Relu就是把leaky部分的斜率学出来,而不是指定 还有一种变体是,Randomized Relu,就是说这个斜率是每次随机的 Exponential Linear Unit (ELU) Scaled ELU Scaled就是都乘上一个lamda 并且这里给出了alpha和lamda的取值, 这个是推导出来的 这里如果我们假设所有输入的a的分布为,…

修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU) Rectified linear unit 在神经网络中,常用到的激活函数有sigmoid函数f(x)=11+exp(−x).双曲正切函数f(x)=tanh(x),今天要说的是另外一种activation function,rectified linear function,f(x)=max(0,x), The rectifier is, as of 2015, the most popular activation func…

在神经网络中,激活函数决定来自给定输入集的节点的输出,其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为.正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化,激活函数需要是可微分(或者至少是几乎完全可微分的).此外,复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸的问题.因此,神经网络倾向于部署若干个特定的激活函数(identity.sigmoid.ReLU 及其变体). 下面是 26 个激活函数的图示及其一阶导数,图的右侧是一些与神经网络相关的属性. 1. Step 激活函数 Step 更倾向于理论而不是…

本章我们将学习以下内容: l  什么是微基准测试 l  如何将它应用到代码中 l  什么是激活函数 l  如何绘制和基准测试激活函数 每个开发人员都需要有一个好的基准测试工具.质量基准无处不在;你们每天都能听到,这个减少了10%那个增加了25%还记得那句老话吗,当你听到一个数字被抛出时,98.4%的情况下这个数字是假的.顺便说一下,这个数字也是我编的.当你听到这样的话,让那个人证明一下,你会得到什么?我们不需要定性的结果;我们需要能够被证明和持续复制的量化结果.可重复的结果是非常重要的,不仅对一…

加速网络收敛——BN.LN.WN与selu 自Batch Norm出现之后,Layer Norm和Weight Norm作为Batch Norm的变体相继出现.最近又出来一个很”简单”的激活函数Selu,能够实现automatic rescale and shift.这些结构都是为了保证网络能够堆叠的更深的基本条件之一.除了这四种,还有highway network与resnet. Batch Norm BN对某一层激活值做batch维度的归一化,也就是对于每个batch,该层相应的output…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

深度学习的基本原理是基于人工神经网络,输入信号经过非线性的active function,传入到下一层神经元:再经过下一层神经元的activate,继续往下传递,如此循环往复,直到输出层.正是因为这些active functions的堆砌,深度学习才被赋予了解决非线性问题的能力.当然,仅仅靠active functions还不足于使得深度学习具有"超能力",训练过程中的优化器对于组织神经网络中的各个神经元起到了至关重要的角色.本文简单汇总一些常用的active functions和op…

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导:: \[ \begin{align} f(x) &=\sum_{i=1}^{\inf}\sigma(x-i+0.…

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382795 激活函数是模型整个结构中的非线性扭曲力 神经网络的每层都会有一个激活函数 1.逻辑函数(Sigmoid): 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. 其自身的缺陷,最明显的就是饱和性.从函数图可以看到,其两侧导数逐渐趋近于0,杀死梯度. 函数图像: 2.正切函数(Tanh): 非常常见的激活函数.与sigmoid相比,它的输出均值是0,使得其收敛…

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382939 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: ReLU公式近似推导:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf), 但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,…

# file: neural_net_dense_batch.py #=============================================================================== # Copyright 2014-2018 Intel Corporation. # # This software and the related documents are Intel copyrighted materials, and # your use of…

Sigmoid Sigmoids saturate and kill gradients. Sigmoid outputs are not zero-centered. Exponential function is a little computational expensive. Tanh Kill gradients when saturated. It's zero-centered! : ) ReLU Does not saturate. ( in positive region) V…

前言 最近跟着<神经网络与深度学习>把机器学习的内容简单回顾了一遍,并进行了一定的查缺补漏,比如SVM的一些理解,one-hot向量,softmax回归等等. 然后我将继续跟着这本书,开始学习深度学习的内容. 前馈神经网络 人工神经网络是指一系列受生物学和神经科学启发的数学模型.这些模型主要是通过对人脑的神经元网络进行抽象,构造人工神经元,并按照一定拓扑结构来建立人工神经元之间的连接,来模拟生物神经网络. 早期的神经网络是一种主要的连接主义模型.20世纪80年代中后期,最流行的是分布式并行处理…

本章涉及到的若干知识点(红字):本章节是作为通往Tensorflow的前奏! 链接:https://www.zhihu.com/question/27823925/answer/38460833 首先,神经网络的最后一层,也就是输出层,是一个 Logistic Regression (或者 Softmax Regression ),也就是一个线性分类器. 那么,输入层和中间那些隐层又在干吗呢?你可以把它们看成一种特征提取的过程,就是把 Logistic Regression 的输出当作特征,然后…

When a golf player is first learning to play golf, they usually spend most of their time developing a basic swing. Only gradually do they develop other shots, learning to chip, draw and fade the ball, building on and modifying their basic swing. In a…

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…

几种范数的解释 l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, - , l-infinity Norm from Rorasa's blog l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, - , l-infinity Norm 13/05/2012rorasa I'm working on things related to norm a lot lately and it is time to talk about it. In this post we are going to…

Hacker's guide to Neural Networks Hi there, I'm a CS PhD student at Stanford. I've worked on Deep Learning for a few years as part of my research and among several of my related pet projects is ConvNetJS - a Javascript library for training Neural Net…

Hi there, I'm a CS PhD student at Stanford. I've worked on Deep Learning for a few years as part of my research and among several of my related pet projects is ConvNetJS - a Javascript library for training Neural Networks. Javascript allows one to ni…

1. 激活函数: 1)Sigmoid,σ(x)=1/(1+e-x).把输出压缩在(0,1)之间.几个问题:(a)x比较大或者比较小(比如10,-10),sigmoid的曲线很平缓,导数为0,在用链式法则的时候,后一层传回来的导数乘以sigmoid的导数也是0了,换句话说,对于sigmoid饱和的区域后一层的导数传不到前面去了.(b)输出永远为正,即下一层的输入永远为正,我们希望输入的均值为0.(c)exp还是稍微有点难计算. 2)tanh(x),输出压缩在[-1,+1]之间,比sigmoid的进…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述 密度估计的问题 由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一.解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计. 参数估计 参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析.在参数回归分析中,人们假定数据分布符合某种特定的性态,如线性.可化线性或指数性态等,然后在目标函数族中寻找特定的解,即确定回…

Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)   Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural Networks (CNN), allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with…

本文为内容整理,原文请看url链接,感谢几位博主知识来源 一.什么是激励函数 激励函数一般用于神经网络的层与层之间,上一层的输出通过激励函数的转换之后输入到下一层中.神经网络模型是非线性的,如果没有使用激励函数,那么每一层实际上都相当于矩阵相乘.经过非线性的激励函数作用,使得神经网络有了更多的表现力. 这是一个单层的感知机, 也是我们最常用的神经网络组成单元啦. 用它可以划出一条线, 把平面分割开 那么很容易地我们就会想用多个感知机来进行组合, 获得更强的分类能力, 这是没问题的啦~~ 如图所示…

Machine Learning Crash Course  |  Google Developers https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ Google's fast-paced, practical introduction to machine learning ML Concepts Introduction to Machine Learning As you'll discover, machine…

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\…

http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural Networks (CNN), allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with mul…

Tensorflow一些常用基本概念与函数(一) 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数…

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM…

One of the most striking facts about neural networks is that they can compute any function at all. That is, suppose someone hands you some complicated, wiggly function, f(x)f(x): No matter what the function, there is guaranteed to be a neural network…

softplus函数(softplus function):ζ(x)=ln(1+exp(x)). softplus函数可以用来产生正态分布的β和σ参数,因为它的范围是(0,∞).当处理包含sigmoid函数的表达式时它也经常出现.softplus函数名字来源于它是另外一个函数的平滑(或"软化")形式,这个函数是x+=max(0,x).softplus 是对 ReLU 的平滑逼近的解析函数形式. softplus函数别设计成正部函数(positive part function)的平滑版…