Highway Networks

参考链接

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1505.00387v2.pdf

目标

深层神经网络相比于浅层神经网络具有更好的效果,在很多方面都已经取得了很好的效果,特别是在图像处理方面已经取得了很大的突破,然而,伴随着深度的增加,深层神经网络存在的问题也就越大,像大家所熟知的梯度消失问题,这也就造成了训练深层神经网络困难的难题。2015年由Rupesh Kumar Srivastava等人受到LSTM门机制的启发提出的网络结构(Highway Networks)很好的解决了训练深层神经网络的难题,Highway Networks 允许信息高速无阻碍的通过深层神经网络的各层,这样有效的减缓了梯度的问题,使深层神经网络不在仅仅具有浅层神经网络的效果

模型架构Highway Networks Formula

  • 对于普通的神经网络,每一层H(H表示的是网络的一层)表示从输入x映射到输出y,H通常是一个仿射变换和一个非线性变换(一个全连接层),H也采用其他的形式,像卷积神经网络和循环神经网络,公式如下: y = H ( x , W H ) y=H(x,W_H) y=H(x,WH)其中x表示输入,y表示输出, W H W_H WH表示这一层的参数权重
  • 对于Highway Networks神经网络,增加了两门:一个是转化门 T(transform gate) 和一个是 保存/携带门C(carry gate),其中 T = s i g m o i d ( w x + b ) , c = 1 − T T=sigmoid(wx + b),c=1-T
### 高速公路相关信息 #### 背景与定义 高速公路是一种专为快速交通设计的道路系统,通常具有多条车道、较高的限速以及严格的通行规则。在计算机科学领域,“高速路”这一概念也被引入到多个技术场景中,例如神经网络架构中的信息流通机制[^1]。 #### 技术应用:Highway Networks Highway Networks 是一种特殊的深度神经网络结构,旨在解决深层网络训练过程中遇到的梯度消失收敛缓慢等问题。其核心思想是通过门控单元(gates)控制信息在网络各层之间的流动,从而实现更高效的参数更新模型优化。具体来说,这种网络利用变换门 \( T \) 携带门 \( C \),分别决定输入数据中有多少部分需要被转换以及有多少部分保持不变: \[ T = \sigma(W_T x + b_T), \quad C = 1 - T \] 最终输出可以表示为: \[ y = T \odot H(x, W_H) + C \odot x \] 这里 \( H(x, W_H) \) 表示一个非线性转换函数,\( \odot \) 表示逐元素乘法操作[^4]。 #### 实际案例:单向直通型城市高速公路 在一个假设的城市环境中,存在一条由北至南贯穿全城的一级单向高速公路。由于财政预算有限,该路段仅设置了一条行车道,这意味着任何车辆都无法超越前方较慢行驶的目标车体[^2]。此设定下,交通管理系统的重点在于合理调度进入道路的车辆顺序及其速度分布,以最大化整体流量效率并减少拥堵现象的发生概率。 #### 判断逻辑:车辆到达状态检测方法 针对特定模拟环境下的自动驾驶仿真平台,提供了一个用于判定某辆机动车是否已经成功驶离指定出口位置的方法 `has_arrived` 。它基于当前实体所处车道索引值 (lane_index) 及其实质空间坐标来完成验证过程[^3]: ```python def has_arrived(self, vehicle: Vehicle, exit_distance: float = 25) -> bool: return "il" in vehicle.lane_index[0] \ and "o" in vehicle.lane_index[1] \ and vehicle.lane.local_coordinates(vehicle.position)[0] >= exit_distance ``` 上述代码片段展示了如何结合字符串匹配技术数值比较运算符共同构建复合条件表达式的技巧;当满足以下三个子条件时返回 True 值——即确认目标对象确实完成了既定行程任务: 1. 当前所在入口编号包含字符序列 `"il"`; 2. 出口标识符含有字母 `"o"` 成分; 3. 对应纵向距离超出预设阈值水平 (`exit_distance`)。 ---
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