“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”. sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”.使用“非饱和激活函数”的优势在于两点:    1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题.    2.其次,它能加快收敛速度.    Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围    σ(x) = 1 / (1 + exp(−x))    tanh函数需要讲一个实值输入压缩至 [-1, 1]的范围    tanh(x)

SRU(Simple Recurrent Unit),单循环单元 src/nnet/nnet-recurrent.h 使用Tanh作为非线性单元 SRU不保留内部状态 训练时,每个训练序列以零向量开始 可以用作'以句为单位的'训练以及多流训练 nnet3/nnet3-simple-recurrent-unit.h 具体是添加了一个组件: <SRUStreams> 训练的神经网络被称为CLDNN 脚本支持平均随机梯度下降(ASGD,Asynchronous Stochastic Gradient

论文地址:TCNN:时域卷积神经网络用于实时语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/TCNN(非官方复现) 引用格式:Pandey A, Wang D L. TCNN: Temporal convolutional neural network for real-time speech enhancement in the time domain[C]//ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Ac

主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模,神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据 给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数)     这是一个最初版的神经网络语言模型     选取什么要的loss function,为什么用cross-entropy,为什么不用squared loss呢? 首先 可以看到 cross-entropy更能从数值上体

考虑不可分的例子         通过使用basis functions 使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型 最常用的就是写出一个目标函数 并且使用梯度下降法 来计算     梯度的下降法的梯度计算                 关于线性和非线性的隐层 非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数 线性隐层不能增强网络的表述能力,它们被用来做降维,减少训练需要的参数数目,这在nlp相关的模型中 经常用到(embedding vector)     一个back prop的例子        

Hinton课程第11课 这部分的课程算是个知识背景,讲述RBM的来源吧,毕竟是按照hopfield--BM-RBM的路线过来的. 因为水平有限,都是直译,如果纠结某句话,肯定看不懂,所以这些课程只需要1.看ppt内容:2.通读下面的说明:3.自己进行理解即可.直译导致的就是感觉词不达意,而且对于水平有限的我来说,虽然直译让人看不懂,但是好歹不会因为添加自己的理解而形成误导. 这部分有个课外读物:http://www.scholarpedia.org/article/Boltzmann_mach

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

目标与背景 之前的nnet1和nnet2基于Component对象,是一个组件的堆栈.每个组件对应一个神经网络层,为简便起见,将一个仿射变换后接一个非线性表示为一层网络,因此每层网络有两个组件.这些旧组件都有Propagate函数以及Backprop函数,两者都以minibatch为单位进行计算,​​也包含其他函数.     nnet1和nnet2还支持非前馈神经网络,但实现不同.     在nnet1中,拓扑更为复杂的网络由组件嵌套来表示:ParallelComponent组件内可以包含多个组

Building your Deep Neural Network: Step by Step 你将使用下面函数来构建一个深层神经网络来实现图像分类. 使用像relu这的非线性单元来改进你的模型 构建一个多隐藏层的神经网络(有超过一个隐藏层) 符号说明: 1 - Packages(导入的包) numpy:进行科学计算的包 matplotlib :绘图包 dnn_utils:提供一些必要功能 testCases 提供一些测试用例来评估函数的正确性 np.random.seed(1) 设置随机数种子

Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包: numpy:Python中的常用的科学计算库 sklearn:提供简单而高效的数据挖掘和数据分析工具 matplotlib:Python中绘图库 testCases: 提供了一些测试例子来评估函数的正确性 planar

1.自动编码器 自动编码器首先通过下面的映射,把输入 $x\in[0,1]^{d}$映射到一个隐层 $y\in[0,1]^{d^{'}}$(编码器): $y=s(Wx+b)$ 其中 $s$ 是非线性的函数,例如sigmoid. 隐层表示 $y$ ,即编码然后被映射回(通过解码器)一个重构的 $z$,形状与输入$x$ 一样: $z=s(W^{'}y+b^{'})$ 这里 $W^{'}$ 不是表示 $W$ 的转置.$z$ 应该看作在给定编码 $y$ 的条件下对 $x$ 的预测.反向映射的权重矩阵 $

论文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被广泛应用于深度学习的各个地方,由于在实习过程中需要修改网络,修改的网络在训练过程中无法收敛,就添加了BN层进去来替换掉LRN层,网络可以收敛.现在就讲一下Batch Normalization的工作原理. BN层和卷积层

 转载自:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/54929389 solver.prototxt net:训练预测的网络描述文件,train_test.prototxt test_initialization:取值为true或者false,默认为true,就是刚启动就进行测试,false的话不进行第一次的测试. test_iter:在测试的时候,需要迭代的次数,即test_iter* batchsize(测试集的)>=测试集的大小,测

说明 abaqus二次开发概述 导语 用户子程序特点 abaqus用户程序接口与调用方式 abaqus用户子程序分类 常用用户子程序介绍 Refence 说明 本系列文章本人基本没有原创贡献,都是在学习过程中找到的相关书籍和教程相关内容的汇总和梳理编辑.为了尊重原创者成果,本人在本系列文章后面列出了参考和引用的文献来源. abaqus二次开发概述 导语 随着计算技术和计算机的快速发展,有限元软件的发展速度迅速,功能日渐强大.目前国际上被广泛采用的通用有限元软件有 ANSYS.MSC.ABAQUS

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d

两种非常常见的非线性单元:rectified linear units (ReLUs) 和 leaky ReLUs 我们选取binary hinge loss进行二分类 对于多分类,我们可以定义multiclass hinge loss 定义Ω为网络的参数空间, L(ω)为loss. 由于我们选了ReLU非线性单元作为loss, 那么L(ω)是分片线性的.对于参数空间,我们可以将其进行一个划分, 分成有限个open cells Ωu 和 边界N,则损失函数L(ω)在cell的内部是光滑的,在边界

2014-VGG-<Very deep convolutional networks for large-scale image recognition>翻译 原文:http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%282801f41808e377a1897a3887b6758c59%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2Farxiv.

提出了模型和损失函数 论文名称:扩展卷积密集连接神经网络用于时域实时语音增强 论文代码:https://github.com/ashutosh620/DDAEC 引用:Pandey A, Wang D L. Densely connected neural network with dilated convolutions for real-time speech enhancement in the time domain[C]//ICASSP 2020-2020 IEEE Internati

前言 对于卷积神经网络(cnn)这一章不打算做数学方面深入了解,所以只是大致熟悉了一下原理和流程,了解了一些基本概念,所以只是做出了一些总结性的笔记. 感谢B站的视频 https://www.bilibili.com/video/BV1j7411f7Ru?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 很不错的讲解 全连接神经网络的缺点 两个神经元,为了求出隐藏层和输出层最佳的(w,b),我们就要求四个偏导,期间还得为链式求导付出3次连乘的代价.倘若我们的网络

论文介绍 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks- Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton 该论文是 ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)-2012 competitions的 参赛模型,top 5测试错误率达到15.3%,远低于第二好的26.2%的错误率.模