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...
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...
其中,$a_j^{(l)}$ 是第$l$层的神经元$j$的输入值,$f$ 是激活函数,$w_{ij}^{(l-1)}$ 是第$l-1$层神经元$i$和第$l$层神经元$j$之间的权重,$b_j^{(l)}$ 是第$l$层神经元$j$的偏置。 3.2 损失函数计算 损失函数计算是神经网络中的一种计算方法,它用于计算模型预测结果与实际结果之间...
其中,$L$ 是损失函数,$n$ 是样本数量,$y_i$ 是实际值,$\hat{y}_i$ 是预测值。 激活函数:激活函数是神经网络中节点输出的函数。常用激活函数有: 线性激活函数:$f(x) = x$ 指数激活函数:$f(x) = e^x$ sigmoid激活函数:$f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$ 反向sigmoid激活函数:$f(x) =...
stst表示隐藏层的结果,它由当前时刻的输入层输入xtxt以及上一时刻隐藏层输出st−1st−1共同决定,U 表示输入层到隐藏层的权值矩阵,W 为上一时刻的值st−1st−1到这一次输入的权值矩阵,f 为隐藏层的激活函数。循环神经网络的递归数学式如下所示:
研究内容包括复合材料的强度、刚度、韧性以及疲劳性能等。通过实验和数值模拟方法,科学家们可以分析纤维与基体之间的相互作用、界面性能对整体性能的影响,以及复合材料在不同载荷条件下的行为。这些研究有助于优化材料设计,提升复合材料的综合机械性能。 热学性能 热学性能研究主要关注复合材料的热导率、热膨胀系数以及耐...
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。
2.2.1 梯度下降 10 2.2.2 损失函数 11 2.2.3 过拟合与正则化 13 2.3 典型深度神经网络15 2.3.1 卷积神经网络15 2.3.2 循环神经网络16 2.3.3 图神经网络 16 2.3.4 自注意力神经网络16 2.4 本章小结 17 3 深度学习框架介绍18 3.1 什么是深度学习框架18 3.2 深度学习框架的基本组成19 3.2.1 张量 19...
在这种情况下,深度学习高效计算成为在更大范围内应用人工智能的重要环节。本书围绕深度学习模型计算,重点从深度学习模型优化、算法软件加速、硬件架构设计等方面展开介绍深度学习高效计算,主要包括低秩分解、剪枝、量化、知识蒸馏、精简网络设计与搜索、深度神经网络高效训练、卷积神经网络高效计算、大模型高效计算、神经网络...
该模型利用一组精心设计的1D卷积层和最大池化层对时序数据进行深度处理,并通过层层堆叠,实现对不同特征的提取。在DeepTCN中,每个卷积层均配备多个1D卷积核和激活函数,同时融入残差连接和批量归一化技术,以加速模型的训练过程。 DeepTCN模型的训练流程严谨且高效,具体包括以下步骤:...