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 ) ...
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。 作者提...
Paper之DL之BP:《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》 Paper之DL之BP:《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》目录原文解读文章内容以及划重点结论原文解读原文:Understanding the difficulty of training deep feedforward neur... sed 正则化...
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:...
Building a Feedforward Neural Network with PyTorch¶Model A: 1 Hidden Layer Feedforward Neural Network (Sigmoid Activation)¶Steps¶Step 1: Load Dataset Step 2: Make Dataset Iterable Step 3: Create Model Class Step 4: Instantiate Model Class Step 5: Instantiate Loss Class Step 6: ...
Paper之DL之BP:《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
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。
数学基础 和小部分的机器学习基础学过一些,这里想直接扎进新知识的学习中,所以直接跳到这里来.个人认为 花书 不是一个非常成体系的教材,相反而是一本讲述详实的经验集.因此,每个小结之间的逻辑关联并不是很强,而且大部分内容并不是非常深入的展开面面俱到的讲解,而是将作者遇到过的问题和解决的经验进行囊括和简单...
可以看出,它跟 CNN、DNN 这种 Feedforward Neural Network 结构上的区别就在于:Feedforward NN 的结构是 DAG(有向无环图),而 Recurrent NN 的结构中至少有一个环。我们假设h的状态转移发生在时间维度上,则上图可以展开成以下形式: 于是我们可以写出其具体表达式: h∗t=Whxxt+Whhht−1+bhht=σ(h∗t)...