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TanH(x)莫名其妙地变得更大1,更大100,000

TanH(x)莫名其妙地变得更大1,更大100,000是因为在计算机中,浮点数的精度有限,当输入的值超出了浮点数的表示范围时,会出现溢出现象。在这种情况下,计算结果会变得更大。

TanH(x)是双曲正切函数,它的取值范围在-1到1之间。当输入的值x非常大时,TanH(x)会趋近于1,而当x非常小时,TanH(x)会趋近于-1。但是,当x超过浮点数的表示范围时,计算机无法准确表示这个值,因此会出现溢出现象。

在实际应用中,我们可以通过使用更高精度的数据类型或者进行数值范围的限制来避免溢出问题。另外,也可以通过对输入值进行合理的范围限制或者数值调整来避免出现TanH(x)莫名其妙地变得更大的情况。

关于云计算领域的相关知识,以下是一些常见名词的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 云计算(Cloud Computing):
    • 概念:通过网络提供计算资源和服务的一种模式。
    • 分类:公有云、私有云、混合云、多云等。
    • 优势:灵活性、可扩展性、高可用性、成本效益等。
    • 应用场景:在线存储、数据分析、虚拟化、应用部署等。
    • 腾讯云产品:腾讯云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  • 前端开发(Front-end Development):
    • 概念:负责构建用户界面和用户体验的开发工作。
    • 分类:HTML、CSS、JavaScript等。
    • 优势:提升用户体验、增加交互性、优化页面加载速度等。
    • 应用场景:网页开发、移动应用开发等。
    • 腾讯云产品:腾讯云CDN(https://cloud.tencent.com/product/cdn)
  • 后端开发(Back-end Development):
    • 概念:负责处理服务器端逻辑和数据的开发工作。
    • 分类:Java、Python、Node.js等。
    • 优势:处理复杂业务逻辑、数据存储和处理、安全性等。
    • 应用场景:网站开发、API开发等。
    • 腾讯云产品:腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  • 软件测试(Software Testing):
    • 概念:通过验证和验证软件的正确性和质量的过程。
    • 分类:单元测试、集成测试、系统测试、性能测试等。
    • 优势:提高软件质量、减少错误、增加稳定性等。
    • 应用场景:软件开发过程中的各个阶段。
    • 腾讯云产品:腾讯云测试服务(https://cloud.tencent.com/product/qcloudtest)
  • 数据库(Database):
    • 概念:用于存储和管理数据的系统。
    • 分类:关系型数据库、非关系型数据库等。
    • 优势:数据持久化、数据一致性、数据安全性等。
    • 应用场景:数据存储、数据分析等。
    • 腾讯云产品:腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb)
  • 服务器运维(Server Operation and Maintenance):
    • 概念:负责服务器的配置、部署、监控和维护工作。
    • 分类:系统管理、网络管理、安全管理等。
    • 优势:确保服务器的稳定性、安全性和高可用性等。
    • 应用场景:云服务器管理、应用部署等。
    • 腾讯云产品:腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)

以上是对于云计算领域的一些常见名词的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址的介绍。请注意,这只是一个简要的概述,实际上每个领域都非常广泛和复杂,需要深入学习和实践才能成为专家。

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深度学习: 激活函数 (Activation Functions)

由于激活函数接在bn之后,所以激活函数的输入被限制在了 (-1, 1) 之间。因此,即使是relu这种简易的激活函数,也能很好发挥作用。...tanh(x) tanh是双曲函数中的一种,又名 双曲正切 : tanh(x)=2S(2x)−1=ex−e−xex+e−xtanh⁡(x)=2S(2x)−1=ex−e−xex+e−x {\displaystyle...\tanh(x)={2S(2x)-1}={\frac{e^{x}-e^{-x}}{e^{x}+e^{-x}}}\,} ?...贡献 彻底 消灭 了 正半轴上 的 死区; 计算超简单; 正是因为AlexNet中提出了Relu,在当时很好缓解了梯度弥散,使得网络深度的天花板第一次被打破; 该设计有助于使模型参数稀疏。...贡献 更大自由度。 缺陷 更大的过拟合风险; 较为麻烦。 随机化Relu 将 Leaky Relu 函数 中的 超参数 λλ\lambda 随机设置 。

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深度学习笔记总结(1)

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教程 | 如何使用LSTM在Keras中快速实现情感分析任务

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构建神经网络的一些实战经验和建议

虽然 sigmoid 是一种常见的教科书式激活函数,但它不能很好通过 DNNs 传播梯度。 不要在输出层使用激活函数。...粗略说, variance scaling 初始化根据每一层的输入或输出的数量来调整初始随机权重的方差(TensorFlow 中的默认值是输入的数量),从而帮助信号更深入传播到网络中,而不需要额外的...例如,实际范围为[0,140000000]的数据“x”通常可以用tanh(x)或tanh(x/C)来处理,其中 C是某个常数,它拉伸曲线以适应 tanh 函数动态的、倾斜的部分中的更多输入范围。...剧烈的 reshaping(比如改变图像的 X、Y 维度)会破坏空间的局部性,使得网络更难学习,因为它也必须学习 reshaping。(自然景观变得支离破碎。...然后,我们禁用了学习率衰减,并尝试将值移动到一个更窄的范围内,不过不是通过输入 tanh。虽然这明显使错误值低于 1,但我们仍然不能过拟合训练集: ?

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基于CPPN与GAN+VAE生成高分辨率图像

第二个目标是使用相同的网络以更高的分辨率(1080x1080或3240x3240)生成数字的图像,并且让人类真的觉得这些更大的图像看起来有意思(好吧,至少让我觉得有意思)。...我们已经看到一个生成网络从纯粹的随机权重中创建出相当有趣的图像,所以我们的打算是首先训练网络生成过的去的28x28 MNIST图像,然后在同一个网络上生成一个可能可以满足我们的两个目标的更大图像。...残差网络架构 单残差块的架构 最后,我使用了24个残差网络块,每个块包含5层(4个Relu层和1Tanh层),如上图所示。 较粗的线条表明最初的权重会很大,而细线与之相反。...如果初始权重接近于零,我发现它们只会增大到足以解决手头的任务,但不会变得更大。我决定使用比通常所用的值大得多的值来初始化每个子块内的Relu层的权重,这样这些块将分别产生更有趣的子图像。...然而,每个块最后的tanh层将被初始化为非常接近零的权重。由于tanh(0)为0,因此最初,残差网络的每个块将像恒等(identity)函数一样直接通过。

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从潜在向量生成大图像 - 第二部分

第二个目标是使用相同的网络以更高的分辨率(即1080x1080或3240x3240)生成数字图像,并且让更大的图像对人类来说看起来是真正有趣的(至少对我来说)。...我们已经看到一个生成网络从完全随机的权重中创建出相当有趣的图像,所以这个思想就是首先训练一个能产生合格的28x28 MNIST图像这样的网络,然后在同一个网络上产生一个能够满足我们的两个目标的分辨率更大的图像...最近有一些发现,如残差网络,它使得训练非常深的网络变得容易些。 残差部分 我选择使用残差网络结构来训练一个非常深的但是很薄的生成网络。网络的残差属性使得对于梯度在多个网络层上反向传递误差变得更加容易。...生成器网络的结构: [6rb2sc0h3f.png] 单个残差块结构: [ath8irh9kr.png] 最后,我使用了24个残差网络块,每个块包含5层(4层 relu和1tanh),如上图所示。...然而,残差网络每个块最后的tanh层,权重将被初始化为非常接近零。因为tanh(0)是0,所以残差网络的每一块的信息都会像恒等函数一样通过。

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AI论文激增,出现引用10万+的ResNet是好是坏?这研究有结论了

随着领域变得越来越多,被引次数最多的论文始终成为主导,在引用分布上占据绝对优势。相比之下,新论文成为高引的可能性降低,并且无法随时间推移而逐渐累积关注度。...具体而言,被引次数最多的论文在更大的领域获得了不成比例的更高的引用份额。最大领域引用份额的基尼系数约为 0.5,如下图 1A 所示。高引论文不成比例的被引次数又导致不平等关注的加剧。...当该领域规模更大,每年发表 100,000 篇论文时,前 0.1% 和前 1% 高被引论文占了总被引次数的 5.7% 和 16.7%。...在随后几年斯皮尔曼排名相关性中,在一个领域中被引用最多的 top-50 列表从发表 1,000 篇论文时的 0.25 增加到 100,000 篇论文时的 0.74。...当发表 10,000 篇论文时,中断度量比例下降到 27%,发表 100,000 篇论文时下降到 13%。即使当 D > 0 时,新发表论文的中断度量在更大的领域中也会减弱。

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将深度学习专门化: 吴恩达的21节Deeplearning.ai课程学习经验总结

课程中的作业为你提供了一个样板化的代码设计,你可以轻松将其转移到你自己的应用程序中。 第3课:对深度神经网络的深刻理解 第1课的方法实际上是让你从头开始实现numpy中的正向和反向的传播步骤。...但是,吴恩达给出了另一种涉及tanh激活函数的解释:较小的权重矩阵产生较小的输出,它将输出集中围绕在tanh函数的线性区域上。 tanh 激活函数 他还对dropout给出了一个有趣的解释。...基本思想是确保每一层的权重矩阵都有一个大约为1的方差。他还讨论了用于tanh激活函数的Xavier初始化。...例如,为了解决偏差问题,你可以使用更大的网络或更鲁棒的优化技术。我们希望这些控制只会影响偏差,而不是其他问题,比如泛化。一个缺乏正交性的控制的例子是提前停止优化过程(早期停止)。...如果你正在使用1000万个训练示例,那么可能100,000个示例(或1%的数据)就足够可以保证你的开发集和/或测试集的置信区间了。

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深度神经网络实战技巧,来自一名算法工程师的经验!

例如,真实世界范围为 [0,140000000] 的数据 x 通常可以用 tanh(x) 或 tanh(x/C) 来控制,其中 C 是一些常数,它可以拉伸曲线,以适应 tanh 函数缓坡部分的动态范围内的更多输入范围...例如,最大池化可以帮助卷积网络对图像中的特征的平移、旋转和缩放变得更加健壮。...▌增加批量处理的规模 一个更大的批处理规模,如果可以的话,整个训练集减少梯度更新中的方差,使每个迭代更准确。换句话说,权重更新将朝着正确的方向发展。但是!它的可用性和物理内存限制都有一个有效的上限。...▌检查你的重构 大幅度的矩阵重构(如改变图像的X、Y 维度)会破坏空间局部性,使网络更难学习,因为它也必须学会重塑。(自然特征变得支离破碎。...然后我们禁用了 LR 衰减,并尝试将值移动到更窄的范围内,而不是通过 tanh 输入。虽然这显然使误差值小于 1,但我们仍然不能对训练集进行过拟合: ?

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递归神经网络不可思议的有效性

np.tanh函数实现了非线性的方法,将活化结果压缩到范围[-1,1]之内。简单介绍工作原理:tanh中有两种形式:一种是基于前面的隐藏状态,另一种是基于当前的输入。...如果你适合看数学公式的话,我们同样可以将隐藏状态写成 ht+1 =tanh(Whh ht+ Wxhx t), tanh函数是元素智能的。...例如,我们可以通过以下方式建立一个2层的递归网络: y1 = rnn1.step(x) y = rnn2.step(y1) 换句话说,我们有两个独立的RNNs:一个RNN接收输入向量,另一个将前一个RNN...将温度从1降至更低的数字(比如0.5)可以让RNN有更高的置信度,但是样本就会更保守。相反,较高的温度将会得到更多元化的结果,但是失误就更多(比如拼写错误等)。...定义绿色=非常兴奋,蓝色=不是那么兴奋(对于那些熟悉LSTMs细节的人来说,这些就是隐藏向量中[-1,1]范围内的值,也就是经过门限操作和tanh函数的LSTM单元状态)。

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一文概览深度学习中的激活函数

x_1x_2 两个特征一样时,类别标签是红叉;不一样,就是蓝圈。两个红叉对于输入值 (0,0) 和 (1,1) 都有输出值 0,两个蓝圈对于输入值 (0,1) 和 (1,0) 都有输出值 1。...该输出在未经修改的情况下馈送至下一层神经元时,可以被转换成更大的值,这样过程就需要极大算力。激活函数的一个任务就是将神经元的输出映射到有界的区域(如,0 到 1 之间)。...Sigmoid 导数 Sigmoid 函数的三个主要缺陷: 1. 梯度消失:注意:Sigmoid 函数趋近 0 和 1 的时候变化率会变得平坦,也就是说,Sigmoid 的梯度趋近于 0。...与 Sigmoid 函数类似,Tanh 函数也使用真值,但 Tanh 函数将其压缩至-11 的区间内。与 Sigmoid 不同,Tanh 函数的输出以零为中心,因为区间在-11 之间。...当输入 x 0 时,输出为 x。该激活函数使网络更快速收敛。

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