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关键词

训练五大

多维优化方  我们把学习问题抽象为寻找参数向量w*问题,使得损失函数f在此点取到小值。假设我们找到了损失函数小值点,那么就认为函数在此处梯度等于零。   通常情况下,损失函数属于非线性函数,我们很难用训练准确地求得优解。因此,我们尝试在参数空间内逐步搜索,来寻找优解。每搜索一步,重模型参数,损失值则相应地减小。   接着,每次迭代更这组参数,损失函数值也随之减小。当某个特定条件或是终止条件得到满足时,整个训练过程即结束。  现在我们就来介绍几种重要训练。? 1. 当模型非常庞大、包含上千个参数时,梯度下降方是我们推荐后,对于非常大数据集和,Jacobian矩阵会变得非常大,因此需要内存也非常大。因此,当数据集和或非常大时,不推荐使用Levenberg-Marquardt

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我们在设计机器学习系统时,特别希望能够建立类似人脑一种机制。就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般(BP)不需要设计那么复杂,不需要包含反馈和递归。 人工智能一大重要应用,是分类问题。本文通过分类例子,来介绍。 至于如何训练,会在之后章节中讲解。2.多层级刚才展示了简单二分类,如果有四个分类,那一条线就无满足要求了。想象两条直线,就会将平面划分为四个区域,一个三角区域相当于两个子平面求交集。 因此直觉告诉我们,如果有多个元,那么这样问题能表现为问题“逻辑与”操作。将第一节中介绍输出,再做一个判断层,即多层。 ? 但是,如何实现逻辑与呢?用下面图一目了然: ? 5.总结这样一篇文章真是够长了,原本还想再介绍一个Python实现,可是考虑到篇幅限制,终作罢。在下一期继续介绍如何实现BP和RNN(递归)。

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    所以当 S 型元和感知器本质上是相同,但S型元在计处理如何变化权重和偏置来使输出变化时候会更加容易。3 结构有了对S型了解,我们就可以介绍基本结构了。 这就是基本结构,随着后面发展层数也随之不断增加和复杂。我们回顾一下发展历程。 从单层(感知机)开始,到包含一个隐藏层两层,再到多层深度,一共有三次兴起过程。详见下图。? 对于这样一个问题,一种方就是通过微积分来解决,我们可以通过计导数来求解C极值点。但是对于来说,我们往往面对是非常道权值和偏置,也就是说v维数不只是两维,有可能是亿万维多元函数。 ∆C 将会变为:?其中, ∇C为?∆v为:?更规则为:?在回到中,w和b规则为:?5 反向传播前面提到如何使⽤梯度下降来学习他们⾃⾝权重和偏置。

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    欲训练多层,简单感知机学习规则显然不够了,需要更强大学习,误差逆传播(error BackPropagation,简称BP)就是其中杰出代表,它是迄今为止成功。 值得注意是,BP不仅可用于多层前馈,还可用于其他类型,例如训练递归,但通常说“BP”时,一般是指用BP训练多层前馈。下面我们来看BP究竟是什么样。 如果类似地推导出基于累积误差小化规则,就得到了累积误差逆传播。累积BP与标准BP都很常用。 累积BP直接针对累积误差小化,它在读取整个训练集D一遍后才对参数进行更,其参数更频率低得多。 当隐藏层元加入时,其输入端连接权值是冻结固定。相关是指通过大化输出与误差之间相关性来训练相关参数。

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    机器学习(18)——思想:从线性思想到基础

    由大量人工元联结进行计。大多数情况下人工能在外界信息基础上改变内部结构,是一种自适应系统。现代是一种非线性统计性数据建模工具。 本章将从基本出发,用简单明了语言来介绍。 本文主要涉及到知识点有:前向传播优化反向传播 思想:从线性思想到基础 在这里我们常困惑于常提到元”,其实结构远没有元那样复杂和可怕,下面我们通过以前学到东西进行一个组合 把前面内容进行组合,得到数据叫做前向传播,(其实大多数是学过内容,就多一个激活函数。)在加上用梯度下降来更参数,就组成了精髓。 加入初始化多个参数就会得到多个损失函数,也就是通常说元. 以上就简单表达一下简单,下面就以例子为例构建一个简单模型来体现一下强大吧。

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    BP

    sigmoid 是使用范围广一类激活函数,具有指数函数形状,它在物理意义上为接近生物元。 BP就是所谓反向传播,它将误差进行反向传播,从而获取更高学习效率。这很像烽火台,如果前线战败了,那么消息就通过烽火台传递回指挥部,指挥部去反思问题,终改变策略。 但这带来一个问题,中间层误差怎么计?我们能简单地将权重和残差乘积,返回给上一层节点(这种想真暴力,从左到右和从右到左是一样)。? 这相当于三次传播:第一步:从前向后传播FP第二步:得到值z,误差为y,将误差反向传播,获得每个节点偏差$sigma$第三步:再次正向传播,通过上一步$sigma$,再乘以步长,修改每一个元突触权重 下面一张图展示了完整BP过程,我看了不下20遍:?更有趣是,sigmoid求导之后,特别像高斯(正态)分布,而且sigmoid求导非常容易。

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    (Nerual Networks)

    背景:以人脑中为启发,历史上出现过很多不同版本著名是1980年 backpropagation2. (unit)也可以被称作结点,根据生物学来源定义以上成为2层(输入层不)一层中加权求和,然后根据非线性方程转化输出作为多层向前,理论上,如果有足够多隐藏层(hidden layers Backpropagation5.1 通过迭代性来处理训练集中实例5.2 对比后输入层预测值(predicted value)与真实值(target value)之间5.3 反方向( 从输出层=>隐藏层=>输入层)来以小化误差(error)来更每个连接权重(weight)5.4 详细介绍输入:D:数据集,l 学习率(learning rate), 一个多层前向输入: 用python实现8.2 编写一个类NeuralNetworkimport numpy as np # 双曲函数(tanh)def tanh(x): return np.tanh

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    R分类-

    (Artifical Neural Network)(人工),是一种模仿生物(动物中枢系统,特别是大脑)结构和功能数学模型或计模型。 现代,是一种非线性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂关系进行建模。用来探索数据未知模式。? 用到包”nnet” nnet(formula,data,size,decay,maxit,linout,trace)formula 建模表达式data 训练数据size 隐藏层数量,一般3- 5层decay 模型精度(防止拟合过度)maxit 大回归次数(防止拟合过度)linout 是否使用S型函数处理输出,一般设置为TRUEtrace 是否输出训练过程日记,一般设置为FALSE代码实现

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    】什么是?

    本文结构:什么是什么是和训练代码实现1. 什么是就是按照一定规则将多个元连接起来例如全连接(full connected, FC),它规则包括:有三种层:输入层,输出层,隐藏层。同一层元之间没有连接。 训练先向前计,再向后传播例如上面结构输入层,首先将输入向量每个元素值,赋给输入层对应元隐藏层,前一层传递过来输入值,加权求和后,再输入到激活函数中,根据如下公式,向前计这一层每个值用矩阵来表示这个公式适用于每个隐藏层和输出层 训练它们和前面感知器中用到一样,就是要用梯度下降:完整推导可以看这篇,一步一步很详细:手写,纯享版反向传播公式推导part 4. 之 感知器概念和实现 之 线性单元 手写,纯享版反向传播公式推导 常用激活函数比较模型 图解何为CNN 用 Tensorflow 建立 CNN图解RNN CS224d-Day

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    】循环RNN

    传统机器学习方,如SVM、logistics回归和前馈都没有将时间进行显式模型化,用这些方来建模都是基于输入数据独立性假设前提。但是,对于很多任务而言,这非常局限。 没错,就是 RNN(循环)RNN 之所以称为循环路,是因为一个序列当前输出与前面输出有关。 每个时刻输出是一个概率分布向量,其中大值下标决定了输出哪个词。如果输入序列中有4个单词,那么,横向展开后将有四个,一个对应一个单词,即RNN是在time_step上进行拓展。 再来看看训练BPTT如果将 RNN 进行展开,那么参数 W,U,V 是共享,且在使用梯度下降中,每一步输出不仅依赖当前步,并且还用前面若干步状态。 “较远”时间步长贡献梯度变为0,这些时间段状态不会对你学习有所贡献:你终还是无学习长期依赖。梯度消失不仅存在于循环,也出现在深度前馈中。

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    BP基础

    BP是一种有监督式学习,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播权值和偏差进行反复调整训练,使输出向量与期望向量尽可能地接近,当输出层误差平方和小于指定误差时训练完成, 传统BP,实质上是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题,并通过负梯度下降,利用迭代运求解权值问题一种学习方,但其收敛速度慢且容易陷入局部极小,为此提出了一种,即高斯消元 没有采用误差反馈原理,因此用此训练出来结果与传统是等效。 折叠计机运实例 现以简单XOR问题用VC编程运进行比较(取结构为2-4-1型),传统和改进BP误差(取动量因子α=0.001 5,步长η=1.653) BP模型拓扑结构包括 这就是BP (Back Propagation)反馈机制,也是名字来源,即运用向后反馈学习机制,来修正权重,终达到输出正确结果

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    BP基础

    BP是一种有监督式学习,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播权值和偏差进行反复调整训练,使输出向量与期望向量尽可能地接近,当输出层误差平方和小于指定误差时训练完成, 传统BP,实质上是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题,并通过负梯度下降,利用迭代运求解权值问题一种学习方,但其收敛速度慢且容易陷入局部极小,为此提出了一种,即高斯消元 没有采用误差反馈原理,因此用此训练出来结果与传统是等效。 折叠计机运实例 现以简单XOR问题用VC编程运进行比较(取结构为2-4-1型),传统和改进BP误差(取动量因子α=0.001 5,步长η=1.653) BP模型拓扑结构包括 这就是BP (Back Propagation)反馈机制,也是名字来源,即运用向后反馈学习机制,来修正权重,终达到输出正确结果

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    07-PageRank

    在本节中,我们将探讨PageRank,其实这是一个老生常谈概念或者,在这里我们重温故下这个。 这是一种使用Web Graph中链接结构按重要性对页进行排名,这也是Google普及搜索常用。 将Web看做Graph我们可以将万维是将页看成节点,页之间超链接看做成边组成Graph,同时我们可以一下假设:仅考虑静态页 忽略(即无访问页,防火墙保护页面) 所有链接都是可导航 通过上述方式将万维概念化为Graph之后,我们看看当前流行搜索引擎如何使用它。 例如,Google使用爬虫为页编制索引,这些爬虫通过按广度优先遍历访问链接来浏览。 有向无环图(DAG):在图论中,如果一个有向图从任意顶点出发无过若干条边回到该点,则这个图是一个有向无环图(DAG, Directed Acyclic Graph)。

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    深度学习(4)——BP感知器线性BP

    前言:从感知器开始引出元,感知器中激活函数进行改进,引入全连接,只要并且重点介绍一下BP感知器也就01分类器,给定阈值,解决二分类问题。 至于添加大于八十分为“优秀”只需要在添加一个感知器即可,由于模拟是人思考过程,既给定一个输入,会产生一个输出,人决策过程是众多结果,下面就来分析简单感知器对分类产生结果 缺点: 由于输出结果为固定两个值,当就行参数优化时候,要么输出不变,要么输出突然变化,参数优化不容易实现,所以通常用sigmoid函数作为激活函数 线性可以做多分类问题 添加少量隐层就叫做浅层 ;也叫作传统, 一般为2隐层。 tanh函数效果好一点,可任然解决不了隐层多问题,引入relu函数BP一种求解W,分为信号“正向传播(FP)”求损失,“反向 传播(BP)”回传误差;根据误差值修改每层权重,

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    学习笔记-04-循环解释

    学习笔记-04-循环解释本文是根据WildMLRecurrent Neural Networks Tutorial写学习笔记。 门控循环单元 - GRUs (Gated Recurrent Units)先看看计公式: 计公式理解首先,我们有一个单词集合,包含了常用单词和标点符号。 这个单词集合,在训练前就已确定了。 (s_t)是关键,可以理解为语言中上下文。或者记忆。 由可以看出(s_t)决定(o_t)。参数 (E)维度为:(100 times 8000)。 (h)这个开关,控制上下文中(由(z)确定)不保留数据值。 (h)就是(s_t)(值)。 (h)决定了(s_t)。参数意义 (E)是单词特征值集合。 直观回答是:不会。因为,训练数据中,并没有这个东西。也不可能知道那怕名词、动词这样概念。 如果,我们从机器角度看,训练结果可以理解为机器学习到结构。

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    简单易学机器学习——之BP

    一、BP概念    BP是一种多层前馈,其主要特点是:信号是前向传播,而误差是反向传播。具体来说,对于如下只含一个隐层模型:? (三层BP模型)BP过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号前向传播,从输入层过隐含层,后到达输出层;第二阶段是误差反向传播,从输出层到隐含层,后到输入层,依次调节隐含层到输出层权重和偏置 二、BP流程    在知道了BP特点后,我们需要依据信号前向传播和误差反向传播来构建整个。 7、判断迭代是否结束    有很多可以判断是否已收敛,常见有指定迭代代数,判断相邻两次误差之间差别是否小于指定值等等。 三、实验仿真    在本试验中,我们利用BP处理一个四分类问题,分类结果为:?

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    简单易学机器学习——之BP

    一、BP概念    BP是一种多层前馈,其主要特点是:信号是前向传播,而误差是反向传播。具体来说,对于如下只含一个隐层模型:? (三层BP模型)BP过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号前向传播,从输入层过隐含层,后到达输出层;第二阶段是误差反向传播,从输出层到隐含层,后到输入层,依次调节隐含层到输出层权重和偏置 二、BP流程    在知道了BP特点后,我们需要依据信号前向传播和误差反向传播来构建整个。1、初始化    假设输入层节点个数为?,隐含层节点个数为? 则偏置公式为:?7、判断迭代是否结束    有很多可以判断是否已收敛,常见有指定迭代代数,判断相邻两次误差之间差别是否小于指定值等等。 三、实验仿真    在本试验中,我们利用BP处理一个四分类问题,分类结果为:?

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    优化综述

    检查gradient checksanity checkother check一阶Adagradmomentumnagrmsprop总结二阶牛顿拟牛顿参考训练有不同,本文将简要介绍常见训练 同时简要介绍如何进行检查。?检查当我们实施了梯度后,怎么知道我们是否正确。 f_n mid)}通常来说,1e-4相对误差对于包含kinks(例如relu)是可以接受,对大多数1e-7误差是相对较好。 Adagrad在训练中,学习率一般随着迭代次数增长而下降。 常用拟牛顿有:BFGSL-BFGS(使用随着时间梯度信息去近似海森矩阵逆)然而,拟牛顿训练中用较少,原因主要是拟牛顿训练需要使用全部数据集。

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    黑箱方-①人工

    人工人工概念 人工(Artificial Neural Networks,ANN)是对一组输入信号和一组输出信号之间关系进行建模,使用模型来源于人类大脑对来自感觉输入刺激是如何反应理解 通过调整内部大量节点(元)之间相互连接权重,从而达到处理信息。 从广义上讲,人工是可以应用于几乎所有学习任务多功能学习方:分类、数值预测甚至无监督模式识别。 人工构成与分类 常见人工就是这种三层人工模型,如果没有隐含层,那就是两层人工;如果有多层隐含层那就是多层人工。 小圆圈就是节点,相当于人脑元。 如果输入信号在一个方向上传送,直达输出层,那么这样成为前馈(feedforward network)。这是我们主要使用B-P模型就是典型前馈式模型。 另外,由于层数和每一层节点数都可以改变,多个结果可以同时进行建模,或者可以应用多个隐藏层(这种做有时称为深度学习 (deep learning) 第二种是反馈式,这种特点是层间节点连接是双向

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    论文解读 | “剪枝”两个方

    编译 | AI科技大本营参与 | 刘 畅编辑 | 明 明【AI科技大本营导读】本文介绍了两篇自动学习架构方向,他们主要是通过计扔掉一些参数特征来实现。 ,其含义是在中减少或控制非零参数数量,或者是在中需要用到特征图数量。 生长第三种方知名度比较低,从小型开始,按生长标准逐步增加单元。▌为什么要剪枝?修剪有各种各样原因。 显然原因是希望保持相同性能同时能降低计成本。 (Theis等人,2018)这篇论文不是纯粹,而是关注于具体应用,即如何构建一个快速来预测图像显着性。修剪来源于在Twitter上裁剪照片原理。 我们目标也是为了降低成本,特别是在迁移学习环境中:当使用预训练开始构建时,您将继承解决原始任务所需大量复杂性计,而这对于解决你目标任务可能是多余

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