神经网络中梯度的概念,卷积神经网络名词解释

最新推荐文章于 2024-07-20 17:43:09 发布
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分类专栏： 物联网 文章标签： 神经网络 cnn 深度学习
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什么是梯度消失?如何加快梯度下降的速度

累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。

方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。

避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x<0，的时候一样会导致无法学习。

利用一些改进的ReLU可以在一定程度上避免梯度消失的问题。例如，ELU和LeakyReLU，这些都是ReLU的变体。

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解释sigmoid为什么会导致梯度消失

多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷，同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形rbsci。理论上而言，参数越多的模型复杂度越高，“容量

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什么是梯度？在神经网络中如何计算梯度？（面试题200合集，中频、重要）
qq_38334677的博客
05-19 689
在机器学习，尤其是深度学习领域，“梯度”（Gradient）是一个核心概念，它指导着模型如何通过学习数据来最小化预测错误。理解梯度及其在神经网络中的计算方式，对于掌握神经网络的训练过程至关重要。在数学中，梯度是一个向量，表示一个多元函数在某一点上的最大方向导数。简单来说，它指向函数值增长最快的方向。如果一个函数有多个自变量，例如 f(x1,x2,…,xn)f(x_1, x_2, \dots, x_n)f(x1​,x2​,…,xn​)，那么它在某一点 P(a1,a2,…,an)P(a_1, a_2, \dot
神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度的概念
Supermen333的博客
09-15 1569
在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。比如逻辑回归可以用梯度下降进行优化，因为这两个算法的损失函数都是严格意义上的凸函数，即存在全局唯一极小值，较小的学习率和足够的迭代次数，一定可以达到最小值附近，满足精度要求是完全没有问题的。注意事项从数学上的角度来看，梯度的方向是函数增长速度最快的方向，那么梯度的反方向就是函数减少最快的方向。使用梯度下降，寻找一个函数的局部极小值的过程起始于一个随机点，并向该函数在当前点梯度（或近似梯度）的反方向移动。
卷积神经网络梯度消失,神经网络中梯度的概念
神经网络爱好者
08-11 1639
累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x...
神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法
m0_54846070的博客
08-15 377
累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x...
深度学习--卷积神经网络（含链式反向梯度传导）
DXdaxian的博客
05-20 1152
链式反向梯度传导的数学 链式求导法则手算 例1 例2 链式求导法则总结 ------------------------------------------------------- 概述 卷积神经网络和传统神经网络的区别 传统神经网络是把图片的像素整成一列输入，卷积则是立体的、三维的。 整体架构 卷积神经网络——卷积层 假设提取的是3x3x3，角标是ω。 x1*ω1最后在新的特征图中得到12 卷积核 特征图的计算方法和表示 上述步长为2，filter也为2。 如果有多个不同的卷
卷积神经网络的梯度求解
loki2018的博客
11-15 1730
在一些对神经网络可解释性的研究中，总是会利用到损失函数对最后一层特征图进行求梯度的操作，例如著名的Grad CAM，因此对于卷积神经网络的理解不能仅仅停留在调包的阶段，我们需要拆解开它求梯度的黑盒。以下是以上计算过程的代码，可以发现计算结果和推导是一致的。的每个元素对最终输出的贡献大小，就需要计算出。最后将结果整合之后，再将形状变换与。操作之后，得到一个新的特征图。如图所示，假设有一个特征图。得到一个长度为2的输出向量。因此根据链式求导法则，中每个元素的偏导，即。我们整理一下从特征图。
神经网络名词解释
zmj52的博客
08-30 1414
batchsize：批量大小将决定我们一次训练的样本数目。 batch_size将影响到模型的优化程度和速度。 作用： batchsize的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。 Batch_Size的取值： 全批次 如果数据集比较小，我们就采用全数据集。全数据集确定的方向能够更好的代表样本总体，从而更准确的朝向极值所在的方向。 注：对于大的数据集，我们不能使用全批次，因为会得到更差的结果。 迷你批次 选择一个适中的Batch_Size值。就是说我们选定一个batch的大小后，将会以batch
神经网络 卷积神经网络,卷积神经网络 吴恩达
aifans_bert的博客
08-21 1492
深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。
从深度神经网络（DNN）到卷积神经网络（CNN）
weixin_43576422的博客
05-16 2683
从深度神经网络（DNN）到卷积神经网络（CNN） 新手向，你只需掌握一点初中数学就差不多了 一个神经元长这样： X叫神经元的输入， Y叫神经元的输出， W叫神经元的权值（权重） θ： 表示偏置（截距项，阈值） f : 激活函数（激励函数） 激活函数： 激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如图1，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个
深度学习之卷积神经网络详解及代码演示
qq_38236355的博客
04-06 7728
卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域。就处理图像数据来说，由于一幅图像有许多像素点和通道数，人工神经网络需要很多的权重值w，这样会大大损耗计算资源，也很容易造成过拟合现象。因此，产生了卷积神经网络，仅需很少的神经元就可以对图像进行很好地训练。 ...
神经网络中梯度的概念,神经网络梯度公式推导
Supermen333的博客
08-25 2353
累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x
关于神经网络中梯度概念的浅显易懂解释
热门推荐
kiss_the_rian的博客
02-15 1万+
梯度是神经网络里绕不开的一个概念，看到一个视频，解释得很简单明了： 一句话：梯度是一个向量，用来指明在函数的某一点，沿着哪个方向函数值上升最快，这个向量的大小指明函数值上升程度（速度）的大小。 接下来举例 所以本质上，梯度就是一个向量，如果函数是n元函数，这个向量就是由n个元素组成。如果是二元函数， 这个向量就是： 在（1，1）这一点，沿着方向（3，1）函数值上升速度最快。 如图，红色是函数C（x，y）的图像，在（1，1）这一点，可以看到沿着（3，1）移动，函数值是上升最快的。 在机神经网络种，我们经
神经网络：梯度
m0_63318949的博客
07-20 754
靠近输出层的隐藏层梯度大，参数更新快，因此收敛速度快，而靠近输入层的隐藏层梯度小，参数更新慢，几乎和初始状态一样，随机分布。反向传播进行很多层的时候，由于每一层都对前一层梯度乘以一个小数，因此，越往前传递，梯度就会越来越小，训练越慢。MLP中，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，最坏的结果是出现无法更新的NaN权重值。RNN中，梯度爆炸会导致网络不稳定，无法利用训练数据学习，最好的结果是网络无法学习长的输入序列数据。训练过程中，每个节点和层的误差梯度值持续超过1.0。
神经网络梯度是什么意思,神经网络梯度公式推导
super67269的博客
09-01 302
现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。也可以手动：{}=;反向传播借助 链式法则 ，计算两个或两个以上复合函数的导数，将输出单元的梯度反向传播回输入单元，根据计算出的梯度，调整网络的可学习参数。...
神经网络梯度下降 概念
dudu3332的博客
11-10 180
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/1-1-C-gradient-descent/
关于卷积神经网络的点滴（一）——理解梯度下降法
wdd_100的博客
12-22 2149
我的学习方法是：总-分-总，先总体了解卷积神经网络的算法思想和相关知识点，这一步通过重复学习也了解了大概，再对那些模模糊糊了解一些的，甚至是根本不理解的知识点一个一个解决掉，比如神经网络是什么？卷积是什么？神经网络里为什么用到卷积？什么是梯度？损失函数是如何设计的？以及如何理解最小二乘法和极大似然估计法、信息量的定义……最后再回头从总体上来理解卷积神经网络。 梯度下降法对神经网络太重要了！梯度是微积分里的一个概念，到底什么是梯度？它又是怎么应用到神经网络去训练神经网络的？ ...
【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——消失的梯度(1)
weixin_42825609的博客
11-10 238
它的实现也是极其容易的。 Its implementation is extremely easy aswell. sigmoid函数将节点的输出范围限制为单位1，没有考虑输入值的大小。 The sigmoid function limits the node’soutputs to the unity regardless of the input’s magnitude. 相反，ReLU函数不...
神经网络Gradient Checking
zhuguiqin1的专栏
05-05 541
注:本文是学习吴恩达老师公开课的学习笔记
神经网络中经典算法名词解释
最新发布
08-01
神经网络中的经典算法主要包括以下几个： 1. **前向传播（Forward Propagation）**：这是神经网络中最基础的学习过程，输入数据从输入层通过一系列隐藏层，每个节点应用激活函数处理信号，并传递给下一层，直到最终输出层。这个过程用于预测输出。 2. **反向传播（Backpropagation）**：一种用于训练深度神经网络的优化算法，它计算出网络中每一层权重对误差的贡献，然后逆向调整这些权重，以最小化损失函数。这是一种梯度下降的方法。 3. **梯度下降（Gradient Descent）**：是一种优化算法，通过迭代更新模型参数来减小成本函数。在网络中，它沿着代价函数梯度的相反方向移动，以找到局部最优解。 4. **批量梯度下降（Batch Gradient Descent）**：一次处理整个训练集的数据，然后更新参数。这种方法收敛较慢，但计算量相对较小，适合数据集较大的情况。 5. **随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）**：每次只用一个样本来更新模型，速度快，但可能会导致震荡。通过引入动量（momentum）或小批量学习（Mini-batch Gradient Descent）可以改进其稳定性。 6. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：专为图像识别设计的神经网络，利用滤波器对输入数据进行特征提取。 7. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：适用于序列数据，它们有记忆单元，可以处理具有时间依赖性的输入。
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