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計算圖，我們可以再次運行反向傳播，對導(dǎo)數(shù)再進(jìn)行求導(dǎo)就能得到更高階的導(dǎo)數(shù)。我們將使用后一種方法，并且使用構(gòu)造導(dǎo)數(shù)的計算圖的方法來描述反向傳播算法。圖的任意子集之后都可以使用特定的數(shù)值來求值。這允許我們避免精確地指明每個操作應(yīng)該在何時計算。相反，通用的圖計算引擎只要當(dāng)一個節(jié)點的父節(jié)點的值都可用時就可以進(jìn)行求值。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)從普通的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)展到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種結(jié)構(gòu)， 但BP算法一直是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個經(jīng)典和高效的尋優(yōu)工具。附神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早期一些發(fā)展歷程1943年，WarrenMcCulloch和WalterPitts于《神經(jīng)元與行
當(dāng)然會由于減小訓(xùn)練誤差而得到足夠的好處，以抵消其帶來的訓(xùn)練誤差和測試誤差間差距的增加。隨著數(shù)據(jù)集的規(guī)模迅速增長，超越了計算能力的增速，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用每個樣本只使用一次的情況變得越來越常見，甚至是不完整地使用訓(xùn)練集。在使用一個非常大的訓(xùn)練集時，過擬合不再是問題，而欠擬合和計算效率變成了主要的顧慮。讀者也可以參考
有效容量。為了抵消這種影響，我們必須增大模型規(guī)模。不出意外的話，使用Dropout時最佳驗證集的誤差會低很多，但這是以更大的模型和更多訓(xùn)練算法的迭代次數(shù)為代價換來的。對于非常大的數(shù)據(jù)集，正則化帶來的泛化誤差減少得很小。在這些情況下，使用Dropout和更大模型的計算代價可能超過正
我們看到PCA算法提供了一種壓縮數(shù)據(jù)的方式。我們也可以將PCA視為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表示的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。這種表示基于上述簡單表示的兩個標(biāo)準(zhǔn)。PCA學(xué)習(xí)一種比原始輸入低維的表示。它也學(xué)習(xí)了一種元素之間彼此沒有線性相關(guān)的表示。這是學(xué)習(xí)表示中元素統(tǒng)計獨立標(biāo)準(zhǔn)的第一步。要實現(xiàn)完全獨立性，表示學(xué)習(xí)算法必須也去掉變量間的非線性關(guān)系。PCA將輸入
卷積網(wǎng)絡(luò)是為識別二維形狀而特殊設(shè)計的一個多層感知器，這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對平移、比例縮放、傾斜或者共他形式的變形具有高度不變性。 這些良好的性能是網(wǎng)絡(luò)在有監(jiān)督方式下學(xué)會的，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)主要有稀疏連接和權(quán)值共享兩個特點，包括如下形式的約束：1、 特征提取。每一個神經(jīng)元從上一層的局部接受域得到
簡單地最小化訓(xùn)練集上的平均 0 − 1 損失，它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中抽取更多信息。一般的優(yōu)化和我們用于訓(xùn)練算法的優(yōu)化有一個重要不同：訓(xùn)練算法通常不會停止在局部極小點。反之，機(jī)器學(xué)習(xí)通常優(yōu)化代理損失函數(shù)，但是在基于提前終止（第 7.8 節(jié)）的收斂條件滿足時停止。通常，提前終止使用真實潛在損失函數(shù)，如驗證集上的
1.1 打開Anaconda Prompt1、conda create -n pytorch python=3.7.0：創(chuàng)建名為pytorch的虛擬環(huán)境，并為該環(huán)境安裝python=3.7。2、activate pytorch：激活名為pytorch的環(huán)境1.2 確定硬件支持的C
Gin框架源碼解析【建議收藏】 Golang并發(fā)編程——Goroutine底層實現(xiàn)詳解 騰訊PHP/GO工程師面試經(jīng)歷 go面試題：第一天
內(nèi)存管理的？點評：當(dāng)面試官問到這個問題的時候，一個展示自己的機(jī)會就擺在面前了。你要先反問面試官：“你說的是官方的CPython解釋器嗎？”。這個反問可以展示出你了解過Python解釋器的不同的實現(xiàn)版本，而且你也知道面試官想問的是CPython。當(dāng)然，很多面試官對不同的Python
當(dāng)我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法時，我們不會提前固定參數(shù)，然后從數(shù)據(jù)集中采樣。我們會在訓(xùn)練集上采樣，然后挑選參數(shù)去降低訓(xùn)練集誤差，然后再在測試集上采樣。在這個過程中，測試誤差期望會大于或等于訓(xùn)練誤差期望。以下是決定機(jī)器學(xué)習(xí)算法效果是否好的因素： 1. 降低訓(xùn)練誤差
最常用的方法是輸出模型在一些樣本上概率對數(shù)的平均值。通常，我們會更加關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)算法在未觀測數(shù)據(jù)上的性能如何，因為這將決定其在現(xiàn)實生活中的性能如何。因此，我們使用測試數(shù)據(jù)來評估系統(tǒng)性能，同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分開。性能度量的選擇或許看上去簡單且客觀，但是選擇一個與系統(tǒng)理想表現(xiàn)
在合理的范圍，增大batch_size有何好處batch在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來是作為計算加速的，通過把數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一大小，然后批量進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以此到達(dá)加速的效果。那么batch可以無限增大嗎？答案是否定的，小編也搜過這樣的答案，不妨看一下知乎的大牛：怎么選取合適的batch大小。以我的淺見:第一、
矩陣是二維數(shù)組，其中的每一個元素被兩個索引而非一個所確定。我們通常會賦予矩陣粗體的大寫變量名稱，比如A。如果一個實數(shù)矩陣高度為m，寬度為n，那么我們說A ∈ R m*n。我們在表示矩陣中的元素時，通常使用其名稱以不加粗的斜體形式，索引用逗號間隔。比如，A1;1 表示A
入?yún)^(qū)域之間形成一一對應(yīng)的關(guān)系。每個葉結(jié)點將其輸入?yún)^(qū)域的每個點映射到相同的輸出。決策樹通常有特定的訓(xùn)練算法，超出了本書的范圍。如果允許學(xué)習(xí)任意大小的決策樹，那么可以被視作非參數(shù)算法。然而實踐中通常有大小限制作為正則化項將其轉(zhuǎn)變成有參模型。由于決策樹通常使用坐標(biāo)軸相關(guān)的拆分，并且每個
是輸出模型在一些樣本上概率對數(shù)的平均值。 通常，我們會更加關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)算法在未觀測數(shù)據(jù)上的性能如何，因為這將決定其在現(xiàn)實生活中的性能如何。因此，我們使用測試數(shù)據(jù)來評估系統(tǒng)性能，同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分開。性能度量的選擇或許看上去簡單且客觀，但是選擇一個與系統(tǒng)理想表現(xiàn)對應(yīng)的性能度量通常是很難的。
這個超參數(shù)在驗證集上具有 U 型性能曲線。很多控制模型容量的超參數(shù)在驗證集上都是這樣的 U 型性能曲線。在提前終止的情況下，我們通過擬合訓(xùn)練集的步數(shù)來控制模型的有效容量。大多數(shù)超參數(shù)的選擇必須使用高代價的猜測和檢查過程，我們需要在訓(xùn)練開始時猜測一個超參數(shù)，然后運行幾個步驟檢查它的訓(xùn)練效果。‘‘訓(xùn)練時間’’
最近在看這本書，記一下筆記。感知機(jī)模型（perceptron model）的計算執(zhí)行方向如下。感覺和線性回歸很像呀。 但據(jù)說感知機(jī)模型不能用于線性回歸問題，因為它只關(guān)注分類問題，而線性回歸問題涉及到回歸問題？對于線性不可分的情況，在感知機(jī)基礎(chǔ)上一般有兩個解決方向。 線性不可分是指
有效容量。為了抵消這種影響，我們必須增大模型規(guī)模。不出意外的話，使用Dropout時最佳驗證集的誤差會低很多，但這是以更大的模型和更多訓(xùn)練算法的迭代次數(shù)為代價換來的。對于非常大的數(shù)據(jù)集，正則化帶來的泛化誤差減少得很小。在這些情況下，使用Dropout和更大模型的計算代價可能超過正
最大值池化最大值池化是最常見、也是用的最多的池化操作。最大值池化的核心代碼可以描述為：// 摘選自caffe并稍加修改.top_data = -FLT_MAX; for (int h = hstart; h < hend; ++h) { for (int w = wstart;
