深度学习入门(3)神经网络参数梯度的计算方式

深度学习入门(3)神经网络参数梯度的计算方式

前言上一篇文章介绍了神经网络需要达到的最终目标,即使所定义的损失函数值达到尽可能的小。那么,是如何达到使得损失函数的值最小的呢?其实,最常使用的核心大招就是“梯度法”进行参数的更新优化,最终达到使得损失函数最小的目的。本文将介绍神经网络中参数的梯度是如何计算的。在介绍梯度法之前先简单介绍一下所用到的...

【从零开始学习深度学习】2. 深度学习框架Pytorch如何自动求梯度(gradient)

【从零开始学习深度学习】2. 深度学习框架Pytorch如何自动求梯度(gradient)

1 自动求梯度在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播。本文将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1.1 概念上一节介绍的Tensor是这个包的核心类,如果将其属性...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

1 课时 |
105 人已学 |
免费

深度学习框架TensorFlow入门

24 课时 |
17302 人已学 |
免费

深度学习与自动驾驶

12 课时 |
3062 人已学 |
免费
开发者课程背景图
深度学习:动量梯度下降法

深度学习:动量梯度下降法

深度学习:动量梯度下降法前置知识1.1随机梯度下降与梯度下降1.2梯度下降法与最小二乘法的差异1.3为什么需要梯度下降法1.4梯度方向为什么是函数下降最快的反方向1.5 指数加权平均假设有10个数,$x_i$ :=0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ,想求这组数据的平均值,我们所知的方法一般是算...

【深度学习】7-矩阵乘法运算的反向传播求梯度

【深度学习】7-矩阵乘法运算的反向传播求梯度

1. 求梯度的公式在矩阵乘法的情况下,设有一个特征矩阵为X XX,一个权值矩阵为W WW,输出:Y = X W Y = XWY=XW。如果我们要得到Y YY关于W WW的梯度,则可以使用公式:d W = X ⊤ d Y dW=X ^\top dYdW=X ⊤ dY同...

【深度学习】4-梯度确认时遇bug:写了个糟糕的softmax函数

1. softmax函数代码import numpy as np def softmax(a): a -= np.max(a) exp_a = np.exp(a) return exp_a / np.sum(exp_a)2. 不能正确处理批量样本我们对比一下处理单个样本和批量样本的情况:a = np...

【深度学习】(问题记录)<对一个变量求梯度得到什么>-线性回归-小批量随机梯度下降

【深度学习】(问题记录)<对一个变量求梯度得到什么>-线性回归-小批量随机梯度下降

1. 问题和代码对于代码里sgd函数中的param[:] = param - lr * param.grad / batch_size这一行我一直十分困惑。例如代码中设置了一个小批量是10个样本,于是我觉得对参数集params求梯度时,得到每个参数的梯度应该是向量(可以理解为一个数组)类型的数据。因...

深度学习与CV教程(18) | 深度强化学习 (梯度策略,Actor-Critic,DDPG,A3C)

深度学习与CV教程(18) | 深度强化学习 (梯度策略,Actor-Critic,DDPG,A3C)

作者:韩信子@ShowMeAI教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/277声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为...

动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸(下)

动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸(下)

Kaggle 房价预测实战作为深度学习基础篇章的总结,我们将对本章内容学以致用。下面,让我们动手实战一个Kaggle比赛:房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法,得到令自己满意的结果。%matp...

动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸(上)

动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸(上)

梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion)。当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为的多层感知机的第层的权重...

【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度(入门系列之七)

系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四)Hello World感知机,懂你我心才安息 (深...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

社区圈子

智能引擎技术
智能引擎技术
AI Online Serving,阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营,大数据深度学习时代的创新主场。
4027+人已加入
加入
相关电子书
更多
深度学习框架实战-Tensorflow
TensorRT Introduction
端上智能-深度学习模型压缩与加速
立即下载 立即下载 立即下载