机器之心报道 机器之心编辑部 难道神经网络不用学权重也能完成各种任务？难道我们以为 CNN 学习到的图像特征只是我们以为？神经网络只不过是函数的排列组合，没有其它意义？...很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？...如下是两个不用学习权重的神经网络示例，分别是二足行走智能体（上）和赛车（下）： ? ? 为什么神经网络不用学习权重 在生物学中，早成性物种是指那些天生就有一些能力的幼生体。...图 1：权重无关神经网络示例：二足行走智能体（左）、赛车（右）。研究者通过降低权重重要性的方式搜索架构。网络使用单一的共享权重值。...通过每次 rollout 时采样单个共享权重，与权重无关的神经网络搜索在避免权重训练的同时，探索神经网络拓扑结构的空间。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...使隐藏层饱和了, 跟之前我们说的输出层饱和问题相似, 对于输出层,我们用改进的cost函数,比如cross-entropy, 但是对于隐藏层, 我们无法通过cost函数来改进 更好的方法来初始化权重?...因为传统的初始化权重问题是用标准正态分布（均值为0，方差为1）随机初始化的，这其实是存在不合理的部分。...标准正态分布： 可以看出真实数据的分布其实是在靠近坡峰的部分，符合正态分布的。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
这就是零初始化无法工作的原因。 随机初始化 现在我们知道权重必须是不同的，下一个想法是随机初始化这些权重。随机初始化比零初始化好得多，但是这些随机数可以是任意数吗? 假设你使用的是s型非线性。...我们希望Z的均值是0，标准差是1。(从技术上讲，Z是ReLu等非线性激活后的结果) 为什么均值为0，标准差为1这么重要? 考虑一个有100层的深度神经网络。在每一步，权重矩阵乘以来自前一层的激活。...这意味着，如果所有残差分支权重都由X更新，则网络输出也将在相同的权重更新方向上按比例地更改为X。 作者将所需的网络输出变化定义为Θ（η）。如我们所知，平均每个残差分支对输出更新的贡献均等。...作者表明，可以通过以下方式重新调整这些权重层的标准初始化： 权重比例因子 作者还讨论了偏差和乘数的效用。他们发现在每次卷积，添加一个初始值为0的偏置层，线性层和逐元素激活导致训练显着改善之前。...转移学习 转移学习是一种在我们的新模型中使用已经训练有素的模型进行权重的方法，该模型已经针对相似的任务进行了训练。这些权重已经学习了很多有用的信息，我们可以针对我们的特定目标进行微调！
之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来...参考文献: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 权重初始化 我们已经知道了如何构建神经网络结构，也知道了怎么预处理数据...需要注意的是我们并不知道在训练神经网络中每一个权重最后的值，但是如果进行了恰当的数据归一化后，我们可以有理由认为有一半的权重是正的，另一半是负的。...比如，如果一个神经网络层的权重非常小，那么在反向传播算法就会计算出很小的梯度(因为梯度gradient是与权重成正比的)。...推导了ReLU神经元的权重初始化问题，得出的结论是神经元的方差需要是\(\frac{2.0}{n}\)，即\(w = np.random.randn(n) / sqrt(2.0/n)\),这是目前在神经网络中使用相关神经网络的建议
参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络（cnn）能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。...卷卷积层的输出维数有一个深度分量，如果我们对输出的每一段进行分割，我们将得到一个二维平面的特征映射。在单个二维平面上使用的过滤器包含一个权重，该权重在同一平面上使用的所有过滤器之间共享。...卷积神经网络层的一个基本特征是它的特征映射能够反映对输入图像所做的任何仿射变换，而这些仿射变换是通过输入层输入的。...因此，对输入数据进行任何偏移、倾斜或定向，特征映射都将提供一个输出，该输出将根据输入数据所受的量进行偏移、倾斜或定向。 将理论付诸实践 本节的目的是揭示卷积神经网络中发生的权值共享的好处。...重申一下，当根据过滤器与卷积层中某个平面内某个单元的输入数据之间的卷积结果生成特征图时就会产生参数共享。此层平面内的所有单元共享相同的权重；因此称为权重/参数共享。
近几年，随着深度学习的大火，越来越多的人选择去入门、学习、钻研这一领域，正确初始化神经网络的参数对神经网络的最终性能有着决定性作用。...如果参数设置过大，会出现梯度爆炸的现象，导致网络训练过程发散；而如果参数设置过小，会出现梯度消失的现象，导致收敛极其缓慢。...为了计算出误差对w1的偏导，我们使用链式规则可以得到： where and 从这个式子我们可以看到，如果权重参数设置过大，.根据链式相乘可得，前面的网络层比后面的网络层梯度变化更快，更容易发生梯度爆炸的问题...相反，如果权重参数设置过小，，那么根据链式法则可得，靠近输入层的权值参数更新缓慢或者更新停止，除了w过小会造成梯度消失的问题之外，激活函数选择不合适，其导数过小也会造成梯度消失的问题（比如采用Sigmoid...实验结果分析： a）如果将所有的权重都设置为0，则每一层激活函数的输出都是0。 ? 这是因为如果初始化权重全是0，神经元在训练过程中都学习到相同的特征，同一层的神经元是无差异的。
前言 模型函数 零初始化 随机初始化 He初始化 总结 参考资料 前言 良好的初始化权重有以下的好处： 加快梯度下降的收敛速度 增加梯度下降收敛到较低训练（和泛化）错误的几率 所以一个良好的初始化也是非常重要的...随机初始化，使用随机的方式，初始化权重参数。 He初始化，这个公式的初始化方式。 我们来尝试这个三种方法吧。 模型函数 编写一个model函数，使用这个函数可以测试各种初始化权重参数的效果。...learning_rate=0.01, num_iterations=15000, print_cost=True, initialization="he"): """ 实现一个三层神经网络...after iteration {}: {}".format(i, cost)) costs.append(cost) return parameters 零初始化 在神经网络中初始化的参数有两种类型...随机初始化 随机初始化可以打破对称，让我们随机初始化权重。在随机初始化之后，每个神经元可以继续学习其输入的不同功能。我们只是随机初始化权重参数，偏差还是继续初始化为零。
在卷积神经网络（CNN）的众多特性中，权重共享和局部连接是两个至关重要的概念，它们不仅是CNN能够高效处理数据的关键，也赋予了模型强大的特征提取能力。...权重共享- 原理：在CNN中，同一卷积核在应用于输入数据的不同位置时使用相同的权重参数。...局部连接- 原理：在卷积神经网络中，局部连接意味着卷积核上的每个神经元仅与输入数据的局部区域连接，而不是与整个输入层的所有神经元相连接。...综上所述，权重共享和局部连接是卷积神经网络的核心特性，它们通过减少参数数量、降低计算复杂度、提高泛化能力以及增强对局部特征的捕捉能力，使得卷积神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功...理解这两个概念对于深入理解卷积神经网络的工作原理以及设计和优化更高效的神经网络模型具有重要意义。
前言 神经网络中的权重（weight）初始化是个常常被忽略的问题。...最近在手写一个Python的神经网络库(GitHub：hamaa——https://github.com/monitor1379/hamaa)，刚开始为了测试代码是否写对，搭建了一个2->4->2的单隐层神经网络来拟合异或运算...在以前看一些关于神经网络的资料时，我也经常看到“权重初始化”这一步，但一直错误地以为“权重初始化”等价于“权重随机初始化”，以为仅仅将权重初始化为很小的随机数即可，但其实它的原因除了打破梯度更新对称性之外...权重初始化：why 在创建了神经网络后，通常需要对权重和偏置进行初始化，大部分的实现都是采取Gaussian distribution来生成随机初始值。...结果就是，这些权重在我们进行梯度下降算法时会学习得非常缓慢[1]。 因此，我们可以通过改变权重w的分布，使|z|尽量接近于0。这就是我们为什么需要进行权重初始化的原因了。
“ Tensorflow的bug太多了，我只能转投Pytorch的怀抱” 01 — 最近Tensorflow（下称TF）已死的言论不知道大家是否接收到： 放弃支持Windows GPU、bug多，TensorFlow...同时，让我们顺带复习一下基本的求导、前馈、权重、Loss等词汇在深度学习里是怎么运作的吧： 正文开始： 学习torch之前，容我们思考一下，深度学习模型的学习思维和逻辑过程。...假如，面对我们的是一个线性模型：Y=wX。那我们最关键的是学习（训练、调整）权重w的值。...权重不断的在改变中经过了2，但并没有停止的意思。因此我们的模型并不能给我们最终结果为2。 03 — 由此，我们需要优化： 优化的过程需要涉及到求导，导数为0的时候就是我们线性函数的最优解（暂时）。...这就是这个学习过程的基本思路，但它其实并不需要涉及到torch，这是因为我们目前还没涉及到自动微分的过程。 04 — torch其实就是集成了许多核心运算形式，方便我们调用。这点TF其实也是一样的。
其关键思想是通过不再强调权重来搜索网络结构，仅使用随机共享的权重，也可以执行各种任务的神经网络。终于可以不用调参炼丹了吗？快来复现看看！ 神经网络训练中 “权重” 有多重要不言而喻。...但谷歌前段时间发表的研究表明，即使抛弃神经网络权重训练，使用随机共享权重，也可以执行各种任务。...他们提出一种新的神经网络结构的搜索方法——权重无关神经网络(Weight Agnostic Neural Networks,WANN)，其关键思想是通过不再强调权重来搜索网络结构。 ?...在“权重无关神经网络”(WANN)论文中，我们提出了搜索具有这类偏差的网络的第一步：即使使用随机共享的权重，也可以执行各种任务的神经网络架构。...我们在这项工作中的动机是，在不学习任何权重参数的情况下，仅神经网络架构能在多大程度上编码给定任务的解决方案。通过探索这样的神经网络架构，我们提出了一种无需学习权重参数就能在其环境中运行良好的智能体。
文 |AI_study 我们的神经网络 在本系列的最后几篇文章中，我们已经开始构建CNN，我们做了一些工作来理解我们在网络构造函数中定义的层。...我们的网络类将从PyTorch Module基类继承此功能。观察如果我们停止扩展神经网络模块类会发生什么。..., kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=12, kernel_size=5) stride是一个我们可以设置的额外参数...Linear 层 对于Linear 层，我们有一个额外的参数bias，它的默认参数值为true。可以通过将它设置为false来关闭它。...二、使用矩阵表示的线性函数 像这样的矩阵乘法的重要之处在于它们代表了可以用来构建神经网络的线性函数。 具体而言，权重矩阵是线性函数，也称为线性映射，该线性映射将4维的向量空间映射到3维的向量空间。
组件之间的通信方式有很多种，除了我们熟知的父子关系组件以外，还有一种事件总线通信方式，该通信方式相对来说功能更加强大，相当于建立了一个通信的桥梁。...今天为大家介绍的是分布式事件总线怎么设置权重，如果有兴趣了解，可以继续阅读下文。 分布式事件总线怎么设置权重？...设置权重需要获取配置，并且更新到服务器缓存中，在服务启动中设置自动刷新配置，每次启动服务器都会进行刷新。配置源如果设置的是DB，修改配置时在页面中操作即可，表单提交以后要对参数进行校验。...以上就是服务权重配置的操作方式，接下来可以配置文件，对服务路由进行权重配置。 事件总线如何操作？ 事件总线的操作一般都是先进行初始化并创建事件总线，其他的模块可以对它进行操作或者监听。...关于分布式事件总线怎么设置权重的问题，我们在上文做了一个介绍。权重配置的逻辑其实并不复杂，操作起来也没什么太大的难度。具体权重如何配置，各位可以根据自己的需要进行操作。
Motivation 高性能的深度神经网络需要大量工程设计，而网络的细节比如深度、连接方式等往往遵从了一些网络设计规则，比如ResNet，Inception，FractalNets，DenseNets等...初始化超网权重H 对于一个batch的数据x，一个随机的候选网络c，和根据候选网络架构的生成的权重W=H(c) 得到loss，进行反向传播，并更新H 以上完成以后，就得到了一个训练完成的HyperNet...4.2 为给定网络生成权重 SMASH中提出的Dynamic Hypernet是基于网络结构c得到对应的权重W。...作者在说明这个结果的时候也很有意思：这个实验结果只能表明在当前设置的实验场景下是满足相关性的，但既不能保证相关性的通用性，也不能保证相关性成立的条件。由于实验代价过高，无法进一步得到结果。...Revisiting 这篇文章读下来花费了好长时间，总结一下这篇奇怪的文章: 提出了HyperNet生成网络权重的想法，输入是网络架构表示，输出是网络的权重。
层叠 是css处理冲突的一种解决方案。需要通过计算权重 来解决层叠的问题。 计算权重的第一步 权重一样，那么后出现的会覆盖掉先出现的*/ #d1 #d2 p { color: red; } #d2 #d3 p { color: blue; } ...：看选择器是否直接选中目标元素，如果没有选中目标元素，那么他们的权重为0*/ #d1 #d2 #d3 { color: red; } div.d1 div.d2 div.d3 {...，谁的权重大听谁的。...如果权重一样，谁写在后面听谁的。 如果没有选中目标元素，那么权重为0，如果所有的权重都为0，就近原则，谁离目标元素近听谁的。
链的权重设置 ( 1 ) 链 的 权重设置 ( 2 ) 链 的 权重设置 代码示例 1....链的权重设置 ( 1 ) 链 的 权重设置 Chain ( 链 ) 的 Weight ( 权重 ) 设置 : 1.前提 ( CHAIN_SPREAD 风格 ) : Weight 权重 设置 是在 CHAIN_SPREAD...; 4.MATCH_CONSTRAINT 尺寸说明 : MATCH_CONSTRAINT 尺寸 等价于 0dip ; 4.多个 控件 设置 Weight 属性 : 要设置权重的控件 , 对应方向的尺寸设置...0dip , 下面的示例 , 中间控件设置权重 2 , 两侧控件设置权重 1 ; 该行为与 LinearLayout 中设置 Weight 属性类似 ; //设置水平方向的权重 app:layout_constraintHorizontal_weight...="1" //设置垂直方向的权重 app:layout_constraintVertical_weight="1" ( 2 ) 链 的 权重设置 代码示例 <?
神经网络改进：注重空间变化 将高纬空间映射到地位空间便于表示（供给数据） 将地位空间映射到高纬空间进行分类聚合（达到可分状态（K-means）） 神经网络改进：权重参数调整 自注意力机制（数据间关联性）...常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化： 1. L1正则化（Lasso回归）：L1正则化将模型的参数权重的绝对值之和作为惩罚项。...L2正则化（岭回归）：L2正则化将模型的参数权重的平方和作为惩罚项。这使得模型的参数会被适度地缩小，但是不太可能变为零。这种方法可以防止模型的参数值过大，导致模型过于敏感。...需要注意的是，虽然正则化可以帮助防止过拟合，但如果正则化参数 λ 设置得过大，可能会导致模型过于简单，无法捕捉到数据的复杂性，这就是欠拟合。...如何防止过拟合(1)-正则化 - 知乎 卷积网络和循环神经网络让我们对神经元展开结构继续改造的能力 transform 让我们对微观结构进行改造 自注意力机制计算序列之间关联权重 多头注意力机制捕获不同维度的特征信息
这个搜索过程，有一个新鲜的称谓叫做学习(深度学习)，最近与同事聊天，有人说玩的是概念，换一个新名词，大家就觉得这是最近几年出现的一项新技术，真的是这样吗？ 6 为什么不将权重都置0？...我们是否可以将所有的权重都置为0？这样，学习算法的公式将不能对权重参数做出任何调整，模型将会陷于困局。但是值得注意的是每一个神经元上的bias默认置为0....特别地，隐含层上的节点需要有不同的权重，这样才能训练时会得到更新。这被称为训练期间打破对称性。 7 何时初始化为相同的权重？ 如果每次都将权重置为随机值，它可能不利于我们做网络模型的配置评估。...相反，对于一个训练集上得到的模型用于生产环境时，每次最终状态如果权重参数都相同将会给模型配置评估带来帮助。 8 初始化权重参数的方法 传统的，权重参数被设置为一个很小的随机值。...神经网络的权重参数初始化时一项重要的研究领域，精心设计的初始化参数会加速学习过程。
实验设置与结果 对连续控制权重无关神经网络（WANN）的评估在三个连续控制任务上进行。...可以使用基于人口信息的强化对权重进行微调，但原则上可以使用任何其他学习算法。 为了在训练分布之外可视化智能体的性能，可以使用比原始设置更多更杂初始条件。...值得注意的是，由于这些网络对关系进行编码，并依赖于相互设置的系统之间的张力，因此网络的行为与广泛的共享权重值保持一致。...权重设置-1.5 ? 权重设置-1.0 ? 性能最优的网络 在赛车任务实验中，WANN架构简单的优势也很突出。只需要稀疏连接的双层网络和单个权重值，就能编码合格的驾驶行为。...未来我们将探索如何从搜索中去掉前馈约束，让WANN开发出与内存状态相关的循环连接。 ? 权重设置+1.0 ? 权重设置-1.4 ?
那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...为什么要初始化权重 权重初始化的目的是防止在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出损失梯度出现爆炸或消失。...矩阵乘法是神经网络的基本数学运算。在多层深度神经网络中，一个正向传播仅需要在每层对该层的输入和权重矩阵执行连续的矩阵乘法。这样每层的乘积成为后续层的输入，依此类推。...Xavier初始化将每层权重设置为在有界的随机均匀分布中选择的值（如下表达式所示） ? 其中nᵢ是该层的传入网络连接数或该层的“fan-in”，nᵢ₊1是该层的传出网络连接数，也称为fan-out。...Glorot和Bengio认为Xavier权重初始化将保持激活函数和反向传播梯度的方差，一直向上或向下传播到神经网络的每一层。
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