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#爆炸
神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸
层数比较多的神经网络模型在训练时也是会出现一些问题的,其中就包括梯度消失问题(gradientvanishingproblem)和梯度爆炸问题(gradientexplodingproblem)。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。例如,对于下图所示的含有3个隐藏层的神经网络,梯度消失问题...
代码星球
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2021-02-20
梯度
神经网络
训练
中的
消失
深度学习面试题08:梯度消失与梯度爆炸
以下图的全连接神经网络为例,来演示梯度爆炸和梯度消失:梯度消失在模型参数w都是(-1,1)之间的数的前提下,如果激活函数选择的是sigmod(x),那么他的导函数σ’(x)的值域为(0,0.25],即如下三项的范围都是(0,0.25] 那么w1的导数会有很多(0,0.25]范围的数累乘,就会造成w...
代码星球
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2021-02-12
梯度
深度
学习
试题
消失
梯度弥散与梯度爆炸
先来看看问题描述。当我们使用sigmoidfunciton作为激活函数时,随着神经网络hiddenlayer层数的增加,训练误差反而加大了,如上图所示。下面以2层隐藏层神经网络为例,进行说明。结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小,有图中可以看出,layer2整体速度都要大于layer1.我们又取每层l...
代码星球
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2021-02-12
梯度
弥散
爆炸
css3爆炸轮播效果
<!DOCTYPEhtml><htmllang="zh-cn"><head><metacharset="UTF-8"><title>爆炸效果轮播</title><style>*{margin:0;padding:0;}ul,ol{lis...
代码星球
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2021-02-08
css3
爆炸
轮播
效果
基于HTML5 SVG炫酷文字爆炸特效
这是一款使用html5svg、css3和js制作的炫酷文字爆炸特效。该文字特效用SVGpath属性将文字路径切割为很多小块,然后使用css3和js在鼠标滑过文字时制作文字爆炸分裂的炫酷效果。在线预览 源码下载这是一款使用html5svg、css3和js制作的炫酷文字爆炸特效。不论是HT...
代码星球
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2021-01-21
基于
HTML5
SVG
炫酷
文字
反向传播与梯度消失梯度爆炸
反向传播:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22473137 https://blog.csdn.net/cppjava_/article/details/68941436 2.解决梯度爆炸问题的方法通常...
代码星球
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2020-10-13
梯度
反向
传播
消失
爆炸
循环神经网络梯度消失/梯度爆炸问题
2019-08-27 15:42:00问题描述:循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题,有哪些改进方案。问题求解:循环神经网络模型的求解可以采用BPTT(BackPropagationThroughTime,基于时间的反向传播)算法实现,BPTT实际上是反向传播算法的简单变种。如果将循环神经网络按...
代码星球
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2020-06-14
梯度
循环
神经网络
消失
爆炸
梯度消失 / 梯度爆炸以及Xavier初始化
2018-12-0616:25:08首先我们先来看一下求解梯度的公式,以下面三层的网络为例:如果w初始化为大于1的数字,在深层神经网络计算梯度的时候就会出现梯度爆炸的现象;如果w初始化为小于1的数字,在深层神经网络计算梯度的时候就会出现梯度消失的现象;那么该如何初始化权重值呢?z=w1*x1+w2*x2+...+wn*...
代码星球
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2020-06-13
梯度
消失
爆炸
以及
Xavier
关于三星电池爆炸的深度思考
苹果和三星,他们在2013年前后的对决如史诗般波澜壮阔,Galaxy和iPhone是这个星球上唯二的明星机型,二者惺惺相惜又互为对手、相互拆台,乔布斯曾亲手制作PPT,讽刺三星是年度最佳跟风者,而坊间也流传着李健熙确定手机方案的奇葩思路:三星的设计团队,不乏天才,在推出新产品之前,他们都会向高...
代码星球
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2020-05-05
关于
三星
电池
爆炸
深度
Solidworks如何生成爆炸图
1自动爆炸点击"爆炸视图"按钮,然后全部选中装配体(被选中的零件会变为蓝色,全部选中即全部变色)然后在组成偶尔的爆炸窗口中下拉,点击应用. 再点击完成 回到装配体面板,右击该装配体,点击动画解除爆炸 随后即可形成动画,但是效果很不理想,零件只是做简单的平移而已,没有考虑干涉. 回到爆炸视图,我们可以查看爆炸步骤(从图中...
代码星球
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2020-04-17
Solidworks
如何
生成
爆炸
对于梯度消失和梯度爆炸的理解
一、梯度消失、梯度爆炸产生的原因 说白了,对于1.11.2,其实就是矩阵的高次幂导致的。在多层神经网络中,影响因素主要是权值和激活函数的偏导数。1.1前馈网络 假设存在一个网络结构如图: 其表达式为: 若要对于w1求梯度,根据链式求导法则,得到的解为: 通常,若使用的激活函...
代码星球
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2020-04-12
梯度
对于
失和
爆炸
理解
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