0 - 定义 $tanh$是双曲函数中的一个,$tanh()$为双曲正切.在数学中,双曲正切“$tanh$”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来. $$tanhx=\frac{sinhx}{coshx}=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}$$ 其曲线如下图所示: 1 - 导数 $$\begin{align*}tanh^{'}(x)&=((e^x-e^{-x})(e^x+e^{-x}))^{'} \\&=(e^x+e^{-x})(e^x+e^{-x})^{-1}

所谓激活函数,就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端.常见的激活函数包括Sigmoid.TanHyperbolic(tanh).ReLu. softplus以及softmax函数.这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数.那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢?引用https://www.zhihu.com/question/29021768的解释就是: 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2 神经网络表示 对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为第1层,输出层被称为第2层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层. 3.3 计算神经网络的输出 对于输入层的输入,我们把输入看做是一个矩阵,对于第一层的第一个神经元结点,计算\(W^T*x+b\) 3.4 多个样本例子中的向量化 上一节讨论的是对于单个样本我们使用神经网络表示的方法,现在我

sigmoid .tanh .ReLu tanh 函数或者双曲正切函数是总体上都优于 sigmoid 函数的激活函数. 基本已经不用 sigmoid 激活函数了,tanh 函数在所有场合都优于 sigmoid 函数. 但有一个例外:在二分类的问题中,对于输出层,因为y的值是 0 或 1,所以想让y值介于 0 和 1 之间,而不是在-1 和+1 之间.所以需要使用 sigmoid 激活函数. sigmoid 函数和 tanh 函数两者共同的缺点是,在z特别大或者特别小的情况下,导数的梯度或者函数的

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,

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

原文地址:https://blog.csdn.net/luoluonuoyasuolong/article/details/81750190 AlexNet论文:<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks>第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet,也就是文章<ImageNet Classification with Deep Convolutional N

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

  1RNN为什么会有梯度消失问题 (1)沿时间反向方向:t-n时刻梯度=t时刻梯度* π(W*激活函数的导数)  

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

门控循环单元(GRU): 背景: 当时间步数较大或者时间步数较小的时候,循环神经网络的梯度较容易出现衰减或者爆炸.虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸, 但是无法解决梯度衰减的问题.正因为如此,循环神经网络在实际中难以捕捉时间序列中的时间步较大的依赖的关系.门控循环 神经网络的提出,真是为了更好地捕捉时间序列中时间步较大的依赖关系.它通过可以学习的门来控制信息的流动. 重置门和更新门:(修改了循环神经网络中隐藏状态的计算方式) 门控循环单元中的重置门和更新门的输入均为当前时间步输入 Xt 与上一时间步的

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,

为什么深度学习发展了数据计算算法发展Logistics RegressionNumpyreshape的计算代价很小,所以你不确定数据维度的时候都可以放上一些解决潜在bug的trick做了归一化之后梯度下降更易收敛激活函数对于权值要做随机初始化为什么要深层网络Reference 为什么深度学习发展了 数据 对于小量数据来说,神经网络表现比线性回归.SVM 对于大量数据来说神经网络比SVM好 对于大量数据来说,大的网络比小的网络好 由于电脑的大量使用数据越来越多 计算 GPUs. Powerful

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Reshape from keras.layers.core import Activation from keras.layers.normalization import BatchNormalization from keras.layers.convolutional import UpSampling2D

概括:RNN 适用于处理序列数据用于预测,但却受到短时记忆的制约.LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响.门结构可以调节流经序列链的信息流.LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别.语音合成和自然语言处理等. 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响.如果一条序列足够长,那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步. 因此,如果你正在尝试处理一段文本进行预测,RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息.在反向传播期间,RNN 会面临梯度消失的问题. 梯度是用于更新神经网络的权

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh

1. 摘要 本文尝试解释为什么在深度的神经网络中随机初始化会让梯度下降表现很差,并且在此基础上来帮助设计更好的算法. 作者发现 sigmoid 函数不适合深度网络,在这种情况下,随机初始化参数会让较深的隐藏层陷入到饱和区域. 作者提出了一个新的参数初始化方法,称之为 Xavier 初始化,来帮助深度网络更快地收敛. 2. 激活函数的作用以及训练过程中的饱和现象 2.1. 三种激活函数 \[Tanh(x)=\frac{1-e^{-x}}{1+e^{-x}}\] \[Sigmoid(x)=\frac

引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写.由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法. 正文 神经网络的内容 一般,一个神经网络程序包含以下几部分内容. 1.数据表达和特征提取.对于一个非深度学习神经网络,主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提取.同样的一组数据,在欧式空间和非欧空间,就会有着不同的分布.有时候换一种思考问题的思路就会使得问题变

1 训练/验证/测试集( Train/Dev/test sets ) 构建神经网络的时候有些参数需要选择,比如层数,单元数,学习率,激活函数.这些参数可以通过在验证集上的表现好坏来进行选择. 前几年机器学习普遍的做法: 把数据分成60%训练集,20%验证集,20%测试集.如果有指明的测试集,那就用把数据分成70%训练集,30%验证集. 现在数据量大了,那么验证集和数据集的比例会变小.比如我们有100w的数据,取1w条数据来评估就可以了,取1w做验证集,1w做测试集,剩下的用来训练,即98%的训练