1、梯度下降算法的正确步骤是什么? 1.计算预测值和真实值之间的误差 2.重复迭代, 直至得到网络权重的最佳值 3.把输入传入网络, 得到输出值 4.用随机值初始化权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元, 调整相应的 (权重) 值以减小误差 A、 1, 2, 3, 4, 5 B、5, 4, 3, 2, 1 C、3, 2, 1, ...
1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 每一次迭代时使用整个训练集的数据计算Cost Function来进行梯度更新。 由于每一次参数更新都用到所有的训练集数据,当样本数量很大的时候,计算开销大,速度慢。 2.随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 每一次迭代时,针对单个样本计算Loss Function,然后计算梯度更新参数。这...
每个连接两个神经元的链接都有一个权重,这个权重在网络训练过程中进行调整。调整权重的过程,本质上是网络学习的过程。权重的优化使得网络能够准确地映射输入数据到期望的输出。 通过对前馈神经网络的这些基本概念和结构的理解,我们可以开始探索数据在这样的网络中是如何流动和被处理的,这是理解神经网络如何工作的关键。在...
可以看到损失函数值是在不断减小的。 复杂神经网络中的计算和这个大体相似, 核心的不同点在于“反向传播”的概念,因为对于多层神经网络而言,输出层的梯度还受到上一层的激活值的影响,而上一层的激活值是由相关的权重、偏差,以及上上层的激活值决定的,这样不断反向传播,从而计算所有层的梯度。另外一点就是,引...
softmax用于多分类过程中最后一层,它将多个神经元的输出,映射到(0, 1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组V,Vi 表示 V 中第 i 个元素,那么这个元素的 Softmax值就是: 更形象的如下图表示: softmax 直白来说就是讲原来输出是 3, 1, -3 通过 softmax 函数一作用,就映射...
梯度下降优化过程中,产生“梯度爆炸”,在第14轮运算溢出。 defgradient(phi_grad, y, w_init, lr=0.001, step_num=16):# lr 学习率; step_num 迭代次数w_train = w_initforiinrange(step_num):print("循环次数:", i,"参数 w_train = ", w_train) ...
6.6 RNNs训练和传统ANN训练异同点 相同点: RNNs与传统ANN都使用BP(Back Propagation)误差反向传播算法。 不同点: RNNs网络参数W,U,V是共享的(具体在本章6.2节中已介绍),而传统神经网络各层参数间没有直接联系。 对于RNNs,在使用梯度下降算法中,每一步的输出不仅依赖当前步的网络,还依赖于之前若干步的网络状...
1. 梯度下降(Gradient Descent):梯度下降是最基本的优化算法之一,通过计算损失函数关于参数的梯度方向进行参数更新。优点是简单易懂,缺点是可能陷入局部最优解,并且需要选择合适的学习率。 2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD):SGD每次迭代只使用一个样本来计算梯度和更新参数,因此计算速度更快。缺点是更...
使用批量梯度下降算法寻求神经网络的最优参数 我们使用批量梯度下降算法寻求神经网络的最优参数 W(l),bl。 我们先来看对于 第 l+1 层第 i 个神经元来说,第 l 层第 j 个神经元的权值可按如下方式迭代更新: W(l)ij=W(l)ij−α∂∂W(l)ijJ(W,b)=W(l)ij−α⎡⎣ 1K∑k=1K∂...