Deep feedforward networks, also often calledfeedforward neural networks, ormultilayer perceptrons(MLPs), are the quintessential(精髓) deep learning models.The goal of a feedforward network is to approximate some function f ∗ f^{*} f∗.For example, for a classifier, y = f ∗ ( x ) ...
feedforward neural networks模型由 有向无环图(DAG) 来表示它由哪些函数组成,比如我们现在有三个函数f1,f2,f3,连接成一个链,来形成f(x)=f3(f2(f1(x))),这种链式结构是最普遍应用的神经网络,在这个例子里,f1被称为网络的第一层,f2被称为网络的第二层,类推。这个链一共的层数就是这个模型的深度,这导致...
Xavier——Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks 1. 摘要 本文尝试解释为什么在深度的神经网络中随机初始化会让梯度下降表现很差,并且在此基础上来帮助设计更好的算法。 作者发现 sigmoid 函数不适合深度网络,在这种情况下,随机初始化参数会让较深的隐藏层陷入到饱和区域。 作者...
文中基于Bradley(2009)的理论分析 the variance of the back-propagated gradients,并提出一种新的权值初始化的方法。 分析的前提:1. 网络在初始化处于线性条件下,即激活活函数的导数为1;2. 初始化的权值的mean 为0,且独立同分布的;3, 输入特征 x 的 variance是相同的。经过一系列推导,得到了下面这样的结果:...
Introduced Non-Linearity to Logistic Regression to form a Neural Network Types of Non-Linearity Sigmoid Tanh ReLU Feedforward Neural Network Models Model A: 1 hidden layer (sigmoid activation) Model B: 1 hidden layer (tanh activation) Model C: 1 hidden layer (ReLU activation) Model D: 2 hidd...
Xavier——Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks 1. 摘要 本文尝试解释为什么在深度的神经网络中随机初始化会让梯度下降表现很差,并且在此基础上来帮助设计更好的算法。 作者发现 sigmoid 函数不适合深度网络,在这种情况下,随机初始化参数会让较深的隐藏层陷入到饱和区域。
1. Why are neural networks used? 2. What is a feed forward neural network? 3. What is the working principle of a feed forward neural network? 4. Layers of feed forward neural network 5. Function in feed forward neural network 5.1. Cost function ...
“因为每个单元由多个过滤器驱动,maxout单元具有一些冗余来帮助他们抵抗灾难性遗忘(catastrophic forgetting)的现象”.灾难性遗忘貌似指的是在更换学习任务后(我理解可能是换了一个不同特征的数据集的意思),之前的任务准确率降低的现象.参见Measuring Catastrophic Forgetting in Neural Networks,Overcoming catastrophic forgett...
论文解析-《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》 这篇论文详细解析了深度网络中参数xavier初始化方法,这里做一下读书笔记,同时记录一下自己的理解。 1 引言 经典前馈神经网络其实很早就有了(Remelhart et al.,1986),近年来对深度监督神经网络的一些成果只不过在初始化和训练...
理解训练深层前馈神经网络的难度(Undetanding the difficulty of training deep feedforward neural networks ) 译者按:大神bengio 的经典论文之一,不多说 作者:Xavier Glorot Yoshua Bengio 加拿大魁北克 蒙特利尔大学 摘要:在2006年以前,似乎深度多层的神经网络没有被成功训练过。自那以后少数几种算法显示成功地训练了...