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神经网络模型的梯度是什么
bp
神经网络
中的gradient
是什么
意思
答:
gradient是
梯度
的意思,在解线性方程组中,有很多迭代算法,如最速梯度下降法,F-R共轭梯度下降法,高斯-牛顿法,SOR迭代法很多很多,不同算法的收敛性和迭代次数都有不同。
梯度是
个
什么
东西?有什么作用?
答:
梯度的定义来源于多元微积分的导数概念
。在函数等高线图中,梯度指向函数增长最快的方向。梯度的计算可以通过求取函数的偏导数来实现,即对每个输入变量进行求导。②知识点运用:梯度在机器学习、优化算法和神经网络等领域中有广泛的应用。在机器学习中,梯度用于参数优化,通过沿着梯度方向更新参数来最小化损...
BP
神经网络的
MATLAB训练Gradient
是什么
意思?Performance是什么意 ...
答:
Gradient是
梯度
的意思,BP
神经网络
训练的时候涉及到梯度下降法,表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数(步长)的关系。Performance是神经网络传递误差大小的意思,表示为均方差与训练过程迭代次数(步长)的关系。
梯度
在
神经网络
中的作用
答:
存在
梯度
消失和梯度爆炸问题的根本原因就是我们在深度神网络中利用反向传播的思想来进行权重的更新。即根据损失函数计算出的误差,然后通过梯度反向传播来减小误差、更新权重。我们假设,存在一个如图所示的简单
神经网络
,我们可以得到相关的公式如右侧所示:其中函数 g 是激活函数,c 是偏置值,t 是目标值,...
神经网络
中自适应
的梯度
下降优化算法(二)
答:
Adagrad算法可以针对不同的参数自适应的采用不同的更新频率,对低频出现的特征采用低的更新率,对高频出现的特征采用高的更新率,因此,对于稀疏的数据它表现的很好,很好的提升了SGD的鲁棒性,在Google的通过Youtube视频识别猫的
神经网络
训练中有很好的表现。
梯度
更新规则:g(t,i)表示在t时刻目标函数对θ...
神经网络
本身实质就是一个多元函数,为
什么
训练神经网络不直接用
梯度
法...
答:
神经网络
本身实质就是一个多元函数,为
什么
训练神经网络不直接用
梯度
法,而要用BP算法? 前馈多层单输出神经网络总可以写成一个多元函数的形式,从而可以直接构造这个函数的误差函数,对误差函数中每个权求偏导数获得梯度后就可以直接用梯度下降法,一次就可以更新所有的权,... 前馈多层单输出神经网络总可以写成一个多元函数...
神经网络
中
梯度
和参数变化量有区别吗
答:
trainlm是指L-M优化算法,trainscg是指量化共轭
梯度
法,除此之外还有traingdx、traingda等,都是权值的训练算法。看MATLAB结合
神经网络的
基础书上都有介绍。tansig和logsig 统称Sigmoid函数,logsig是单极性S函数,tansig是双极性S函数,也叫双曲正切函数,purelin是线性函数,是节点的传输函数。
输入层维度为16,隐层数量为10,输出层维度为1的
神经网络
,其
梯度
的...
答:
梯度
并没有“维度”一说,但有数量一说。梯度数与
神经网络的
参数量有关,在你给定的例子中,如果神经网络就是普通的多层感知机的话,参数量为16*10*1=160,相应地,梯度数也为160。
神经网络
算法-
梯度
下降GradientDescent
答:
神经网络
文章索引 上一篇神经网络结构中,我们介绍了神经元的结构,激活函数以及每个神经元激活值的算法,涉及到权重、偏置值等。 上一篇结尾提到,对于28*28的黑白手写图像识别,我们需要13002个权重和偏置数值,才能让我们的神经网络最后输出正确结果。 所谓的机器学习,就是寻找这13002个数值的过程。首先这里有两点需要注意...
神经网络
中
的梯度
爆炸和梯度消失
答:
4、Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了,目前已经被广泛的应用到了各大
网络
中,具有加速网络收敛速度,提升训练稳定性的效果,Batchnorm本质上是解决反向传播过程中
的梯度
问题。batchnorm全名是batch normalization,简称BN,即批规范化,通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0,方差为1...
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