深度学习常用知识梯度下降学习率和反向传播
1 梯度下降梯度下降法主要用于单个参数的取值。假如损失函数是一座山，我们从山上一个任意点开始往山下走，山坡的坡度越大，我们的垂直高度下降的越快。当我们到达某一个点是，我们往任意方向前进多都会升高使，我们就到达了最低点。准确来说是局部最低点。但是如果损失函数是个凸函数，那么这个局部最优解就是整体最优解...
![[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（二）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_cf779cdf1a804fdab88966b8e483e160.png)
[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（二）
第四章：神经网络的学习 通常要解决某个问题时，人们习惯以自己的经验和直觉来分析问题找出规律，然后反复试验推进。 “学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。 机器学习在前期收集问题的各项特征数据，用模型从数据中发现答案，争取避免人为介入。 深度...
![[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（一）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_a9ee8ed4266d4dcaa4b2bfcc4ba3b950.png)
[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（一）
一、前言 本文是本人在认真学习完[日]斋藤康毅所著《深度学习入门-基于Python的理论与实现》(因为封面上有条鱼，以下皆用《鱼书》代称之)后的学习心得与体会。至于为什么要把写成文字记录下来呢，一是为了我后续的学习方便快速地回忆之前的知识点，一是为了给同样在学习这本《鱼书》的朋友们提供一...
聊一聊深度学习--包括计算前馈网络的反向传播和卷积的反向传播（二）
Sigmoid型函数sigmoid是两端饱和函数：Logistic“挤压”函数，将把一个实数域的输入“挤压”到 (0, 1)．当输入值在0附近时，Sigmoid型函数近似为线性函数；当输入值靠近两端时，对输入进行抑制．输入越小，越接近于 0；输入越大，越接近...
聊一聊深度学习--包括计算前馈网络的反向传播和卷积的反向传播（一）
引言人工智能领域的流派1.符号主义：逻辑主义，心理学派（推理期，心理期）2.连接主义：仿生学派或生理学派（殊途同归，各有所长）机器学习流程（了解）将输入信息处理，让计算机从数据（经验）中发现规律...
深度学习相关概念：计算图与反向传播
在深度学习分类问题中，反向传播是一个重要的环节，它决定着模型是否能被训练，反向传播相当于一个负反馈，当一件事做完之后，会寻找当前事件做的不好的问题，进行回传，当下次在做的时候，进行优化。计算图 在了解反向传播之前，我们必须首先明白什么是计算图，当只有构...
【pytorch深度学习实践】笔记—04.反向传播
问题与思考【问题】什么是反向传播？用于解决什么问题？【回答】我们从头屡一下思路。为了找到权重w的值，我们一开始选择暴力枚举；后来通过梯度下降+更新权重的方案让程序自动找到合适的w值；但是在求梯度的时候，w可能会很复杂（比如是多维的）那此时如果在使用loss对w求导来求梯度就变得...
使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较（三）
4、RMSpropRmsprop是由著名计算机科学家Geoffrey Hinton (Hinton et al.， 2012)提出的另一种高效优化算法。该算法的工作原理与Adagrad相似，只是稍加修改。不像AdaGrad那样取梯度平方的累积和，我们取这些梯度的指数移动平均值。使用指数平均的原因是为...
使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较（二）
2、Momentum动量梯度下降是一种常用的优化器，它消除了标准梯度下降引起的振荡，加速了收敛最优点。当它在水平方向上加速时，它在垂直方向上减速。在这种杰出行为的帮助下，它使我们在学习率的方向上迈出了一大步。此外，动量比标准梯度下降要稳定得多。下面给出的方程式解释了更新规则-v1,v2=0,0 ga...
使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较（一）
简介深度学习被称为人工智能的未来。现在，神经网络被称为通用函数逼近器，也就是说，它们有能力表示这个宇宙中任何复杂的函数。计算这个具有数百万个参数的通用函数的想法来自优化的基本数学。优化可以通过多种方式完成，但在本文中，我们将重点讨论基于梯度下降的优化技术。非凸函数的优化是研究的主要领域。多年来，不同...
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