它包括卷积操作、激活函数的应用和池化操作等。通过逐层迭代,每一层神经元提取特定的特征,逐渐实现对输入数据的抽象和高级表示。 反向传播:CNN的反向传播过程是基于损失函数进行权重更新的过程,以实现模型的训练和优化。通过计算损失函数对各层参数的梯度,采用梯度下降等优化算法来调整权重,使得网络能够更好地拟合训练数...
3.2 梯度下降(Gradient Descent):梯度下降是一种优化算法,它通过计算损失函数关于权重的梯度,然后沿着梯度的反方向更新权重,以寻找损失函数的最小值。 3.3 动量(Momentum):动量是一种加速梯度下降的方法,它通过在权重更新时加入前一次更新的动量,使得权重更新更加平滑,避免陷入局部最小值。 3.4 AdaGrad:AdaGrad是一种...
2.2.梯度下降算法训练BP神经网络 BP神经网络可以使用梯度下降算法进行训练,梯度下降算法就是先初始化BP神经网络的参数w,b,然后不断地往负梯度方向调整,使得模型的误差越来越小,最后求得最优解: 梯度下降算法需要使用参数在误差函数中的梯度,BP神经网络梯度公式如下: MARK一下,后面我们会用到这条公式来实现代码。如果...
2.使学员理解神经网络的基础知识,包括激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播,并能够使用Pytorch构建全连接神经网络,掌握深度学习中的正则化技术、优化算法和超参数调优方法,了解并能够应用循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络、注意力机制、Transformer架构、生成对抗网络和变分自编码器。 3.培养学员在锂离子电池正极...
2. 构建 ECNN 结构:平衡约束和损失函数,内部变量应满足平衡方程,通过输出节点力并基于平衡条件和损失函数的最小化来确定层的权重,从而使内部变量具有应力分量的物理意义。损失函数由两部分组成,分别表示内部节点力的平衡和位移边界上外部力的平衡。 3. 数据生成:使用二维有限元(FE)模型对双轴加载的带中心孔的正方形...
梯度裁剪的阈值通常设为 1.0,正则化系数为 0.1。然而,随着大语言模型规模的扩大,模型的损失函数值更可能会发生突变,导致模型训练的不稳定性。为了解决大语言模型训练稳定性的问题,训练时在发生损失函数的突变后,回溯到上一个保存的模型(checkpoint),并跳过这一部分的训练数据继续进行模型的训练。
前馈神经网络的学习过程可以通过梯度下降算法来实现。梯度下降算法通过不断调整权重和偏置来最小化损失函数,从而实现网络的学习。 1.3.1.3 前馈神经网络的数学模型公式 前馈神经网络的数学模型公式可以表示为: $$ y = f(Wx + b) $$ 其中,$y$ 是输出层的预测结果,$f$ 是激活函数,$W$ 是权重矩阵,$x$ 是...
激活函数 Tanh 用于帮助调节流经网络的值,并且 tanh 函数将数值始终限制在 -1 和 1 之间,从而调节了神经网络的输出。选用这个tanh函数可以有利于我们计算,反之我们过早的梯度爆炸。 由图可知,RNN在短跨度下的预测是比较准确的,但是一但跨度过长,我们的预测便会失真。因为在多向的反向传播会导致梯度消失和梯度爆炸...
对于任何单变量函数,只要基函数(神经元、一元线性单元)足够多,神经网络函数就能任意逼近它。 对于任何多变量函数,一定可以被多个单变量函数的复合来逼近。 NNs的学习是个数据拟合(最小二乘回归)的过程,本质上和PR的线性回归分析是一样的,拟合过程是在学习基函数的线性组合。