神經網絡是如何擬合任意函數的
一個最原始粗暴的擬合任意函數的思路,是將函數切成很多段線性函數,之后用邏輯門控制當x在哪一個區間時,某些邏輯門被激活,對應的線性函數的權重w與偏移量b在邏輯門的包裹下變成非0,計算出y在這一段的輸出值 ...
一個最原始粗暴的擬合任意函數的思路,是將函數切成很多段線性函數,之后用邏輯門控制當x在哪一個區間時,某些邏輯門被激活,對應的線性函數的權重w與偏移量b在邏輯門的包裹下變成非0,計算出y在這一段的輸出值 ...
熵的概念:熵是描述一個系統的混亂程度的度量,最基礎的定義是: $S={{k}_{b}}\ln \Omega $ kb是熱力統計學里的波爾茨曼常量,單位 焦耳/K,為了簡便,在信息學里直接取值1 ...
講述信息瓶頸理論的核心:信息壓縮 之前,需要熟悉交互信息與泛化誤差兩個概念,不熟悉的建議回顧一下之前的文章 從信息論的角度分析DNN的工作原理 以及 信息在DNN馬爾科夫鏈結構上的變化 信息壓縮主 ...
一個典型的SGD過程中,一個epoch內的一批樣本的平均梯度與梯度方差,在下圖中得到了展示。 無論什么樣的網絡結構,無論是哪一層網絡的梯度,大體上都遵循下面這樣的規律: 高信號/噪音比一段時間 ...