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关键词

训练的五大

多维优化方  我们把的学习问题抽象为寻找参数向量w*的问题,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的小值点,那么就认为函数在此处的梯度等于零。   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,重模型的参数,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的后,对于非常大的数据集和,Jacobian矩阵会变得非常大,因此需要的内存也非常大。因此,当数据集和或非常大时,不推荐使用Levenberg-Marquardt

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就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般的(BP)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。人工智能的一大重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍。 因此,我们可以设计一个简单的,包含两层,输入层有三个节点,代表x,y,1,三条线分别代表a,b,cg(z)对传入的值x进行判别,并输出结果。 2.多层级刚才展示了简单的二分类,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,那么这样的问题能表现为问题的“逻辑与”操作。将第一节中介绍的的输出,再做一个判断层,即多层。 ? 但是,如何实现逻辑与呢?用下面的图一目了然: ? 5.总结这样的一篇文章真是够长了,原本还想再介绍一个的Python实现,可是考虑到篇幅的限制,终作罢。在下一期继续介绍如何实现BP和RNN(递归)。

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    感知机是首个可以学习的人工,它的出现引起的的第一层高潮。 所以当 S 型元和感知器本质上是相同的,但S型元在计处理如何变化权重和偏置来使输出变化的时候会更加容易。3 的结构有了对S型元的了解,我们就可以介绍的基本结构了。 这就是的基本结构,随着后面的发展的层数也随之不断增加和复杂。我们回顾一下发展的历程。 从单层(感知机)开始,到包含一个隐藏层的两层,再到多层的深度,一共有三次兴起过程。详见下图。? 更规则为:?在回到中,w和b的更规则为:?5 反向传播前面提到如何使⽤梯度下降来学习他们⾃⾝的权重和偏置。但是,这⾥还留下了⼀个问题:我们并没有讨论如何计代价函数的梯度。

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    欲训练多层,简单感知机学习规则显然不够了,需要更强大的学习,误差逆传播(error BackPropagation,简称BP)就是其中杰出的代表,它是迄今为止成功的。 值得注意的是,BP不仅可用于多层前馈,还可用于其他类型的,例如训练递归,但通常说“BP”时,一般是指用BP训练的多层前馈。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的更规则,就得到了累积误差的逆传播。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,其参数更的频率低得多。 当的隐藏层元加入时,其输入端连接权值是冻结固定的。相关是指通过大化元的输出与误差之间的相关性来训练相关的参数。

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    机器学习(18)——思想:从线性思想到基础

    由大量的人工元联结进行计。大多数情况下人工能在外界信息的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,用简单明了的语言来介绍。 本文主要涉及到的知识点有: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的“元”,其实的结构远没有元那样复杂和可怕,下面我们通过以前学到的东西进行一个组合 把前面的内容进行组合,得到的数据叫做前向传播,(其实大多数是学过的内容,就多一个激活函数。)在加上用梯度下降来更参数,就组成了的精髓。 加入初始化多个参数就会得到多个损失函数,也就是通常说的“元. 以上就简单表达一下简单的,下面就以例子为例构建一个简单的模型来体现一下的强大吧。

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    BP

    sigmoid 是使用范围广的一类激活函数,具有指数函数形状,它在物理意义上为接近生物元。 然而,sigmoid也有其自身的缺陷,明显的就是饱和性。BP就是所谓的反向传播,它将误差进行反向传播,从而获取更高的学习效率。 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,中间层的误差怎么计? 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,获得每个节点的偏差$sigma$第三步:再次正向传播,通过上一步的$sigma$,再乘以步长,修改每一个元突触的权重 下面一张图展示了完整的BP的过程,我看了不下20遍:?更有趣的是,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:以人脑中的为启发,历史上出现过很多不同版本著名的是1980年的 backpropagation2. (unit)也可以被称作结点,根据生物学来源定义以上成为2层的(输入层不)一层中加权的求和,然后根据非线性方程转化输出作为多层向前,理论上,如果有足够多的隐藏层(hidden layers Backpropagation5.1 通过迭代性的来处理训练集中的实例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)来更每个连接的权重(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 编写的一个类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(动物的中枢系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计模型。 现代,是一种非线性的数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。用来探索数据的未知模式。? 用到的包”nnet” nnet(formula,data,size,decay,maxit,linout,trace)formula 建模表达式data 训练数据size 隐藏层的数量,一般3- 5层decay 模型的精度(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 是否输出训练过程的日记,一般设置为FALSE代码实现

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    】什么是?

    本文结构:什么是什么是的计和训练代码实现1. 什么是就是按照一定规则将多个元连接起来的例如全连接(full connected, FC),它的规则包括:有三种层:输入层,输出层,隐藏层。同一层的元之间没有连接。 的训练先向前计,再向后传播例如上面的结构输入层,首先将输入向量的每个元素的值,赋给输入层的对应元隐藏层,前一层传递过来的输入值,加权求和后,再输入到激活函数中,根据如下公式,向前计这一层的每个元的值用矩阵来表示这个公式适用于每个隐藏层和输出层 训练它们的方和前面感知器中用到的一样,就是要用梯度下降:完整的推导可以看这篇,一步一步很详细:手写,纯享版反向传播公式推导part 4. 之 感知器的概念和实现 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

    传统的机器学习方,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的前提。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的输出与前面的输出有关。 每个时刻的输出是一个概率分布向量,其中大值的下标决定了输出哪个词。如果输入的序列中有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 是共享的,且在使用梯度下降中,每一步的输出不仅依赖当前步的,并且还用前面若干步的状态。 梯度消失不仅存在于循环,也出现在深度前馈中。区别在于,循环非常深(本例中,深度与句长相同),因此梯度消失问题更为常见。

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    BP基础

    BP是一种有监督式的学习,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成, 传统的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的一种学习方,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,因此用此训练出来的结果与传统是等效的。 ,以求的输出层的权矩阵加上随机固定的隐层与输入层的权值就等于后训练的权矩阵。 折叠计机运实例 现以简单的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的误差(取动量因子α=0.001 5,步长η=1.653) BP模型拓扑结构包括

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    BP基础

    BP是一种有监督式的学习,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成, 传统的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的一种学习方,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,因此用此训练出来的结果与传统是等效的。 ,以求的输出层的权矩阵加上随机固定的隐层与输入层的权值就等于后训练的权矩阵。 折叠计机运实例 现以简单的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的误差(取动量因子α=0.001 5,步长η=1.653) BP模型拓扑结构包括

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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的概念或者,在这里我们重温故下这个。 这是一种使用Web Graph中的链接结构按重要性对页进行排名的方,这也是Google普及的搜索常用。 将Web看做Graph我们可以将万维是将页看成节点,页之间的超链接看做成边组成的Graph,同时我们可以一下假设:仅考虑静态页 忽略上的暗(即无访问的页,防火墙保护的页面) 所有链接都是可导航的 通过上述方式将万维概念化为Graph之后,我们看看当前流行的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,感知器中的激活函数进行改进,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。 缺点: 由于输出结果为固定的两个值,当就行参数优化的时候,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 添加少量隐层的就叫做浅层 ;也叫作传统, 一般为2隐层的。 tanh函数效果好一点,可任然解决不了隐层多的问题,引入relu函数BP的一种求解W的,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的权重, 用代码来实现BP的过程如下:import numpy as np w = # 偏置项b不进行更b = l = def sigmoid(z): return 1.0 (1 + np.exp(-z

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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WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 门控循环单元 - GRUs (Gated Recurrent Units)先看看计公式: 计公式的理解首先,我们有一个单词集合,包含了常用的单词和标点符号。 这个单词集合,在训练前就已确定了。 (s_t)是中的关键,可以理解为语言中的上下文。或者记忆。 由可以看出(s_t)决定(o_t)。参数 (E)的维度为:(100 times 8000)。 (h)这个开关,控制上下文中(由(z)确定的)不保留的数据的值。 (h)就是(s_t)(的值)。 (h)决定了(s_t)。参数的意义 (E)是单词特征值集合。 一个常常想到的问题是:会不会有语和语结构的概念? 直观的回答是: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、动词这样的概念。

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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的训练有不同,本文将简要介绍常见的训练 同时简要介绍如何进行检查。?检查当我们实施了的梯度后,怎么知道我们的是否正确。 Adagrad在的训练中,学习率一般随着迭代次数的增长而下降。 momentummomentum考虑参数更时会遇到以下三个问题:参数落在plateau,梯度计值过小,更过慢参数落在鞍点(saddle point),更值为0参数落在局部小值(local minima 常用的拟牛顿有:BFGSL-BFGS(使用随着时间的梯度信息去近似海森矩阵的逆)然而,拟牛顿的训练中用的较少,原因主要是拟牛顿的训练需要使用全部的数据集。

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    黑箱方-①人工

    人工人工的概念 人工(Artificial Neural Networks,ANN)是对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模,使用的模型来源于人类大脑对来自感觉输入的刺激是如何反应的理解 通过调整内部大量节点(元)之间相互连接的权重,从而达到处理信息的目的。 从广义上讲,人工是可以应用于几乎所有的学习任务的多功能学习方:分类、数值预测甚至无监督的模式识别。 人工的构成与分类 常见的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,相当于人脑的元。 如果中的输入信号在一个方向上传送,直达输出层,那么这样的成为前馈(feedforward network)。这是我们主要使用的B-P模型就是典型的前馈式模型。 另外,由于层数和每一层的节点数都可以改变,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,这种的特点是层间节点的连接是双向的

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    -BP

    感知器作为初代,具有简单、计量小等优点,但只能解决线性问题。 BP在感知器的基础上,增加了隐藏层,通过任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了异或等感知器不能解决的问题,并且BP也是CNN等复杂等思想根源。 1 基本概念BP是一种通过误差反向传播进行误差校正的多层前馈,其核心的特点就是:信号是前向传播,而误差是反向传播。 以具有单隐藏层的BP为例,其结构如下图:?3 BP原理公式以单隐藏层的BP为例,各阶段原理公式如下: 前向传播。 函数是沿梯度的方向变化快,BP中也是通过梯度下降权重。根据链式则及上述关系,可以得到权重W和V的变化公式分别为:??

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    可解释性进展

    2018年3月7日,谷歌发布了一篇的文章“The Building Blocks of Interpretability”, 探讨了特征可视化如何与其他的解释性技术结合起来,从而帮助人们理解如何做出决策 谷歌证明了文中介绍的技术可以让谷歌“站在的角度”,并理解做出的一些决定,以及它们如何影响终的输出。 谷歌将这个过程与终决策联系起来,终我们不仅可以看到检测到的“垂耳”,也可以看到如何增加图像被标注为“拉布拉多犬”的可能性。 然而,的强大之处在于其中的隐藏层,在每一层,都会有的输入。在计机视觉中,在图像的每个位置运行相同的特征检测器。我们可以将每一层的表示看作一个三维立方体。 “语义词典”的强大之处除了它们能够摆脱无意义的索引之外,还有它们用典型的样本表达了的已学习抽象。通过图像分类,学习了一组视觉抽象,图像是对它们进行表示的自然的方

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    2021 | 异质图进展

    Pre-Training of GNNs on Heterogeneous Graphs地址:https:yuanfulu.github.iopublicationCIKM-CPT.pdf导读:文章为异构图模型设计了的对比学习预训练方案 另一类方使用基于图的解决方案,利用社会背景信息,例如参与闻的用户或发布闻的出版商。 然而,现有的基于图的方仍然存在以下四个主要缺点:大量用户节点导致计成本高昂子任务中的错误累计,闻图的同构表示处理不同类型节点和边相同,时间性能不佳。 为了克服上述问题,本文提出了一种颖的基于社交路的上下文感知的假闻检测方(Hetero-SCAN)。 文章实验证明 Hetero-SCAN 产生与先进的基于文本和基于图的假闻检测方相比,在性能和效率取得了不错的结果。

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