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机器学习:神经网络中的梯度消失和梯度爆炸

一、什么是梯度消失和梯度爆炸1. 梯度消失(gradient vanishing problem)我们知道神经网络在进行反向传播(BP)的时候会对参数W进行更新,梯度消失就是靠后面网络层(如layer3)能够正常的得到一个合理的偏导数,但是靠近输入层的网络层,计算的到的偏导数近乎零,W几乎无法得到更新。2. 梯度爆炸(gradient exploding problem)梯度爆炸的意思是,靠近输入

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#神经网络#深度学习#人工智能 +1
机器学习:损失函数、风险函数、经验风险、期望风险、结构风险

一、损失函数和风险函数的区别理论上模型f(X)关于联合分布P(X,Y)的平均意义下的损失,称之为风险函数(risk function)或期望损失(expected loss).一句话总结就是:损失函数的平均为风险函数二、经验风险、期望风险、结构风险1. 经验风险 empirical risk经验风险就是模型f(X)在训练数据集上的平均损失(损失函数的值),也称之为经验损失。为什么叫经验风险呢?提供

#机器学习#人工智能#深度学习
并行计算:MPI总结

一、MPI简介1.什么是MPIMassage Passing Interface:是消息传递函数库的标准规范,由MPI论坛开发。一种新的库描述,不是一种语言。共有上百个函数调用接口,提供与C和Fortran语言的绑定MPI是一种标准或规范的代表,而不是特指某一个对它的具体实现MPI是一种消息传递编程模型,并成为这种编程模型的代表和事实上的标准2.MPI的特点MPI有以下的特点:消息传递式并行程序设

#MPI
人工智能:搜索策略

贪婪最佳优先搜索该算法(greedy best-first search)试图拓展距离目标最近的结点。完备性:不完备的(也就是说不一定能找到问题的解)算法复杂度:(1)时间复杂度:O(bm)O(b^m)O(bm)(2)空间复杂度:O(bm)O(b^m)O(bm)其中,b是邻居节点的最大数量,m是搜索空间的最大深度。2. A*搜索(1)启发式函数f(n) = g(n) +h(n)g(n)是从开始结点

#人工智能#算法#深度学习
机器学习:数据预处理之LabelBinarier()

classsklearn.preprocessing.LabelBinarizer(neg_label=0,pos_label=1,sparse_output=False)fit(self,y)设定或者初始化二进制分类器fit_transform(self,y)设定或者初始化二进制分类器并开始对y进行转换...

#python#人工智能#机器学习 +1
机器学习:神经网络中的梯度消失和梯度爆炸

一、什么是梯度消失和梯度爆炸1. 梯度消失(gradient vanishing problem)我们知道神经网络在进行反向传播(BP)的时候会对参数W进行更新,梯度消失就是靠后面网络层(如layer3)能够正常的得到一个合理的偏导数,但是靠近输入层的网络层,计算的到的偏导数近乎零,W几乎无法得到更新。2. 梯度爆炸(gradient exploding problem)梯度爆炸的意思是,靠近输入

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#神经网络#深度学习#人工智能 +1
Python:连接mysql数据库的三种方式,mysql.connector, pymysql, MYSQLdb

一、关于PEP 249PEP的全称是Python Enhancement Proposals,其中Enhancement是增强改进的意思,Proposals则可译为提案或建议书,所以合起来,比较常见的翻译是Python增强提案或Python改进建议书。在数据库这方面python有PEP 249 -- Python Database API Specification v2.0,...

#数据库#mysql#sql +1
机器学习:详细推导EM算法

EM算法可以说是一个非常经典的算法,至今仍在广泛地被使用(如强化学习领域)EM算法要解决的问题EM 算法(全称为Expectation-Maximization algorithm)是一种对含有隐变量的问题的极大似然估计算法。参数估计方法可以参考 抽样分布和参数估计(极大似然估计)。准确来说,...

#算法#机器学习#概率论
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