Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop ...
原文地址:https: arxiv.org abs . v Abstract: 在機器學習領域,ensemble learning是一種普遍適用的用來提升模型表現的方法, 將通過ensemble learning訓練出的模型稱為cubersome model, 但在這種情況下,模型通常很大 即參數較多,復雜度較高 ,以至於在模型部署階段所需要的計算資源極為昂貴,尤其是對於一些以大型神經網絡作為子 ...
2018-07-01 16:48 0 950 推薦指數:
Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop ...
url: https://arxiv.org/abs/1503.02531 year: NIPS 2014   簡介 將大模型的泛化能力轉移到小模型的一種顯而易見的方法是使用由大模型產生的類概率作為訓練小模型的“軟目標”  其中, T(temperature, 蒸餾溫度), 通常 ...
1 引言 機器學習(Machine Learning)有很多經典的算法,其中基於深度神經網絡的深度學習算法目前最受追捧,主要是因為其因為擊敗李世石的阿爾法狗所用到的算法實際上就是基於神經網絡的深度學習算法。本文先介紹基本的神經元,然后簡單的感知機,擴展到多層神經網絡,多層前饋 ...
一、激活函數 激活函數也稱為響應函數,用於處理神經元的輸出,理想的激活函數如階躍函數,Sigmoid函數也常常作為激活函數使用。 在階躍函數中,1表示神經元處於興奮狀態,0表示神經元處於抑制狀態。 二、感知機 感知機是兩層神經元組成的神經網絡,感知機的權重調整方式如下所示 ...
Reference: Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks] Alex是RNN最著名變 ...
當下深度學習技術已經運用到很多領域和任務中,筆者也是一個初學者,主要研究方向是自然語言處理,接觸時間大概一年左右,也不算深入,在這里寫下一些讀書筆記吧,和大家一起學習。鑒於筆者水平有限,難免有些不 ...
本文結構: 模型 訓練算法 基於 RNN 的語言模型例子 代碼實現 1. 模型 和全連接網絡的區別 更細致到向量級的連接圖 為什么循環神經網絡可以往前看任意多個輸入值 循環神經網絡種類繁多,今天只看最基本的循環 ...
神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN),期間配置和使用過theano ...