在反向传播过程中,如果学习率比较大,一个很大的梯度经过ReLU神经元,可能会导致ReLU神经元更新后的梯度是负数,进而导致下一轮正向传播过程中ReLU神经元的输入是负数,输出是0。由于ReLU神经元的输出为0,在后续迭代的反向过程中,该处的梯度一直为0,相关参数不再变化,从而导致ReLU神经元的输入始终是负数,输出始终为0。
首先要声明的是拓展习题的解析增添了非常多的内容,没有必要全部记下来。 去年的拓展习题今年也不一定一定会考,所以这个系列大家当成课外读物来补充点知识就好,不需要也没有必要太花时间。 去年及以前的大纲参考书《Python人工智能原理、实...
建了个github地址,有同学做了《神经网络与深度学习》课后习题的话,并且方便的话可以把你做的答案写到这里。 方便别人参考,有错误也可以被修正。 nndl/solutionsgithub.com/nndl/solutions发布于 2020-03-11 23:41 内容所属专栏 深度学习&自然语言处理 分享深度学习和自然语言处理的学习体会 订阅专栏 ...
(1)BP网络的神经元均采用 Sigmoido变换函数,尺度变换后可防止由静输 入的绝对值过大而引起的神经元输出饱和,继而使权值调整进入误差曲面的平坦 区。 目前使用最广泛的两种深度学习框架是什么? Theano 是最早的深度学习框架之一,由Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow等人开发, 是一个基于Python 语言、定位底层运算的计...
A---深度学习笔记(67) A---深度学习实战(20) A---苏大LeetCode周练(12) A---自然语言处理(22) B---C++11特性(13) B---C++STL(4) B---C++并发网络通信(1) B---C++面试题总结(23) B---C++面向对象程序设计(6) B---C++容器(5) B---C++易错知识点(17) B---C++智能...
[习题3-1] 证明在两类线性分类中,权重向量 w 与决策平面正交。证明: 决策平面: w^Tx+b=0 现假设在决策平面上有两个点 x_1,x_2 因此: \begin{cases} w^Tx_1+b=0\\ w^Tx_2+b=0 \end{cases} 相减得: w^T(x_1-x_2…
第一章 使用神经网络识别手写数字 1.1感知器 &nb... 神经网络与深度学习——绪论 以下为对神经网络与深度学习这本书的学习笔记 对于人工智能: John McCarthy提出了人工智能的定义:“人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。”人工智能是计算机科学的一个分支,主要研究、开发用于模拟、延...
Name Last commit message Last commit date Latest commit History 4 Commits README.md View all files Repository files navigation README solutions 《神经网络与深度学习》课后习题答案 书籍信息 《神经网络与深度学习》 邱锡鹏著 Neural Network and Deep Learninghttps://nndl.github.io ...
【邱希鹏】神经网络与深度学习课后习题-chap2 1. 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题. 答: 分类问题中的标签,是没有连续的概念的。每个标签之间的距离也是没有实际意义的,所以预测值 和 标签两个向量之间的平方差这个值不能反应分类这个问题的优化程度。
[习题2-1] 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题。答:因为分类问题不连续,使用平方损失函数,只要分类错误其loss便相等,没有距离概念,在分类错误的情况下无法判断优化的好坏。 举个例子,若有类型 a,b,c ,…