class FNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(FNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self...
可以看到FNN-LSTM的预测误差在初始时间段明显较低,首先是最开始的预测,从这张图上看,我们发现它是相当不错的! 图2:FNN-LSTM和vanilla堆叠LSTM得到的每时间段预测误差,绿色:LSTM,蓝色:FNN-LSTM。 有趣的是,我们看到FNN-LSTM的预测误差在第一次预测和第二次预测之间 "跳跃",然后在第二次预测和随后的预测之间 ...
(batch[[2]],prediction)l_fnn<-loss_false_nn(code)loss<-l_mse+fnn_weight*l_fnn decoder_gradients,decoder$trainable_variablestf$print("损失: ",train_loss$result()tf$print("MSE: ",train_mse$result()tf$print("FNN损失。",train_fnn$result())# 学习率可能也需要调整 optimizer<-optimizer_ada...
图2:FNN-LSTM和vanilla堆叠LSTM得到的每时间段预测误差,绿色:LSTM,蓝色:FNN-LSTM。 有趣的是,我们看到FNN-LSTM的预测误差在第一次预测和第二次预测之间 "跳跃",然后在第二次预测和随后的预测之间 "跳跃",让人想起潜在代码的变量重要性的类似跳跃。在前10个时间步骤之后,vanilla LSTM已经赶上了FNN-LSTM,我们不...
训练一个自动编码器,它的中间表示法封装了系统的吸引子。但不是任何MSE优化的自动编码器。潜在表征通过假近邻(FNN)损失进行规范化,这是一种常用于延迟坐标嵌入的技术,以确定适当的嵌入维度。假近邻是指那些在n维空间中接近,但在n+1维空间中明显相距较远的样本。
正则器,FNN损失,没有变化。 lossnn<-function(x){# 改变这些参数就相当于# 改变正则器的强度,所以我们保持这些参数固定(这些值#对应于Kennel等人1992年使用的原始值)。)rtol<-10 atol<-2 k_frac<-0.01 k<-max(1,floor(k_frac*batch_size))##距离矩阵计算的矢量版本tri_mask<-tf$linalg$band_part(tf...
尽管如此，我们的深度学习十年进展也会涉及FNN，如下阐述。 2010年：深层FNN不需要无监督的预训练。在2009年，许多人认为深层FNN如果没有未经监督的预训练就无法学到很多东西。但是在2010年，我们的团队与我的博士后Dan Ciresan 研究表明，深层FNN可以通过简单的反向传播进行训练，并且完全不需要无监督的预训练。我们的...
2010年之前,许多人认为训练多层神经网络需要无监督预训练。2010年,Schmidhuber的团队与Dan Ciresan表明深度FNN可以通过简单的反向传播进行训练,并且根本不需要对重要应用进行无监督预训练。 八、1979年:首个卷积神经网络 1979年,福岛邦彦(K...
特别是,与 FNN 不同,RNN 原则上可以处理任意深度的问题。然而,20 世纪 80 年代早期的 RNN 在实践中未能学习到深层次的问题。我想克服这个缺点,实现基于 RNN 的 “通用深度学习”。 1、第一个非常深的神经网络,基于无监督预训练 (1991) 我克服上面提到的深度学习问题的第一个想法是,通过对一组分层的 RNN 进...
训练一个自动编码器,它的中间表示法封装了系统的吸引子。但不是任何MSE优化的自动编码器。潜在表征通过假近邻(FNN)损失进行规范化,这是一种常用于延迟坐标嵌入的技术,以确定适当的嵌入维度。假近邻是指那些在n维空间中接近,但在n+1维空间中明显相距较远的样本。