深度學習中的激活函數與梯度消失
轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6912798.html 前言 深度學習的基本原理是基於人工神經網絡，信號從一個神經元進入，經過非線性的激活函數，傳入到下一層神經元；再經過該層神經元的激活，繼續往下傳遞，如此循環往復，直到輸出層。正是 ...
原文：[Deep Learning] 深度學習中消失的梯度
好久沒有更新blog了，最近抽時間看了Nielsen的 Neural Networks and Deep Learning 感覺小有收獲，分享給大家。 了解深度學習的同學可能知道，目前深度學習面臨的一個問題就是在網絡訓練的過程中存在梯度消失問題 vanishing gradient problem ，或者更廣義地來講就是不穩定梯度問題。那么到底什么是梯度消失呢 這個問題又是如何導致的呢 這就是本 ...
2017-01-21 13:29 2 17238 推薦指數：
相關推薦
Deep-Learning-with-Python] 文本序列中的深度學習
https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/81327072 將文本數據處理成有用的數據表示 循環神經網絡 使用1D卷積處理序列數據 深度學習模型可以處理文本序列、時間序列、一般性序列數據等等。處理序列數據的兩個 ...
【Deep Learning讀書筆記】深度學習中的概率論
本文首發自公眾號：RAIS，期待你的關注。 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。 概率論 機器學習中，往往需要大量處理不確定量，或者是隨機量，這與我們傳統所需要解決掉問題是大不一樣的，因此我們在機器學習中往往很難給出一個 ...
深度學習梯度消失或爆炸問題
梯度消失或爆炸問題： http://blog.csdn.net/qq_29133371/article/details/51867856 ...
Deep Learning（深度學習）學習筆記整理(二）
求導及練習 [5]Deep Learning模型之：CNN卷積神經網絡（一）深度解析CNN [6] ...
深度學習面試題08：梯度消失與梯度爆炸
目錄 梯度消失 梯度爆炸 參考資料 以下圖的全連接神經網絡為例，來演示梯度爆炸和梯度消失： 梯度消失 在模型參數w都是(-1,1)之間的數的前提下，如果激活函數選擇的是sigmod(x)，那么他的導函數σ’(x ...
幾何深度學習（Geometric Deep Learning）技術
幾何深度學習（Geometric Deep Learning）技術 幾何深度學習綜述 從論文Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges，了解一下幾何深度學習。 https ...
深度學習中的梯度
。 所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。 二、梯度法 · 什么是梯度法 深度學習中， 神經網絡 ...