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:手动搭建深度神经收集(DNN买高频彩必输原因深度进修笔记3

时间:2018-09-01 08:39来源:未知 作者:admin 点击:
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  为什么Nvidia会正在这个复杂的芯片上放这么多分歧类型的处置器和加快器呢?目前从动驾驶所需的软件和数....

  好比说我们指定一个输入层大小为 5 ,躲藏层大小为 4 ,输出层大小为 3 的神经收集,挪用上述参数初始化函数结果如下:

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  ,理解了神经收集的根基架构和传布道理,控制了若何从零起头手写一个神经收集。但以上仅是神经收集和

  对于一个包含L层的躲藏层深度神经收集,我们正在初始化其模子参数的时候需要更矫捷一点。我们能够将收集布局做为参数传入初始化函数里面:

  从统计学素质上讲,ReLU其实是一种断线回归函数,其次要功能正在于能正在计较反向传布时缓解梯度消逝的景象。相对书面一点就是,ReLU具有稀少激活性的长处。关于ReLU的更多细节,这里暂且按下不表,我们继续定义深度神经收集的前向计较函数:

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  到此一个包含$$层躲藏层的深度神经收集就搭建好了。当然了,跟前面连结同一,也需要pythonic的精力,我们继续对全过程的各个函数进行同一封拆,定义一个封拆函数:

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  如许一个深度神经收集计较完整的搭建完毕了。从两层收集推到$$层收集从道理上是一样的,几个难点正在于激活函数的选择和处置、反向传布中的多层复杂链式求导等。多推导道理,多脱手实践,相信你会本人搭建深度神经收集。

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  前向传布的根基过程就是施行加权线性计较和对线性计较的成果进行激活函数处置的过程。除了此前常用的sigmoid激活函数,这里我们引入另一种激活函数ReLU,那么这个ReLU又是个什么样的激活函数呢?

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  以上代码中,我们将参数layer_dims定义为一个包含收集各层维数的list,利用随机数和归零操做来初始化权沉W和偏置b。

  正在上述代码中, 参数A_prev为前一步施行前向计较的成果,两头利用了一个激活函数判断,对两种分歧激活函数下的成果别离进行了会商。

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  反向传布涉及大量的复合函数求导计较,所以这一块需要必然的微积分根本。这也是为什么数学是深度进修鼎盛国际的基石所正在。

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  对于一个包含L层采用ReLU做为激活函数,最初一层采用sigmoid激活函数,前向计较流程如下图所示。

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