梯度下降

机器学习基础---神经网络(调试优化)(随机初始化、梯度检测)

Deadly 提交于 2020-08-15 15:26:17
一:随机初始化 当我们使用梯度下降法或者其他高级优化算法时,我们需要对参数θ选取一些初始值。对于高级优化算法,会默认认为我们已经为变量θ设置了初始值: 同样,对于梯度下降法,我们也需要对θ进行初始化。之后我们可以一步一步通过梯度下降来最小化代价函数J,那么如何来对θ进行初始化值呢? (一)将θ全部设置为0---神经网络中不适用 尽管在逻辑回归中,可以这样使用。但是在实际神经网络训练中起不到作用。 如果我们初始化所有θ全为0(全部相等): 那么对于每个隐藏单元的输入基本都是一样的: 所以求得的偏导也是一致的, 当我们只是设置了一个步长,那么对于每次参数的更新以后。各个隐藏单元的权重还是一致的。 这就意味着这个神经网络计算不出很好的函数,当我们有很多的隐藏单元时,所有的隐藏单元都在计算相同的特征,都在以相同的函数作为输入。---高度冗余。所以无论后面有几个输出单元,最终只能得到一个特征,这种情况阻止了神经网络学习有趣的东西 (二)随机初始化---解决上面所有权重都相等的问题(对称问题) (三)代码实现 def rand_initiation(l_in,l_out): #对于相邻两层 w = np.zeros((l_out,l_in+ 1) ) #需要加上前面一层的偏执单元权重 eps_init = 0.12 #接近0,保持在- ε到ε之间 w = np.random.rand(l

1. 感知机原理(Perceptron)

萝らか妹 提交于 2020-08-15 14:44:37
1. 感知机原理(Perceptron) 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机(SVM)拉格朗日对偶性(KKT) 4. 支持向量机(SVM)原理 5. 支持向量机(SVM)软间隔 6. 支持向量机(SVM)核函数 1. 前言 感知机是1957年,由Rosenblatt提出会,是 神经网络和支持向量机 的基础。 2. 感知机的原理 感知机是二分类的线性模型,其输入是实例的特征向量,输出的是事例的类别,分别是+1和-1,属于判别模型。 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集 正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面 。如果是非线性可分的数据,则最后无法获得超平面 2.1 点到线的距离 公式中的直线方程为 \(Ax+By+C=0\) ,点 \(P\) 的坐标为 \((x_0,y_0)\) 。 \[d=\frac{Ax_0+By_0+C}{\sqrt{A^2+B^2}} \] 2.2 样本到超平面距离 我们假设超平面是 \(h=w \cdot {x}+b\) ,其中 \(w=(w_0,w_1,...w_m)\) , \(x=(x_0,x_1,...x_m)\) ,样本点 \(x^{'}\) 到超平面的距离如下: \[d=\frac{w \cdot {x^{'}}+b}{||w||} \] 2.2 超平面

使用Facebook的Pytorch的BigGraph从知识图谱中提取知识

我只是一个虾纸丫 提交于 2020-08-15 11:31:11
机器学习使我们能够训练一个可以将数据转换为标签的模型,从而把 相似的 数据映射到 相似 或相同的标签。 例如,我们正在为电子邮件构建一个垃圾邮件过滤器。我们有很多电子邮件,其中一些标记为垃圾邮件,另一些标记为正常邮件(INBOX)。我们可以构建一个模型,该模型学习识别垃圾邮件。被标记为垃圾邮件的邮件在某种程度上类似于已经标记为垃圾邮件的邮件。 相似性 的概念对于机器学习至关重要。在现实世界中,相似性的概念与某个主题相关,它取决于我们的 知识 。 另一方面,数学模型定义了相似性的概念。通常,我们将数据表示为多维向量,并测量向量之间的距离。 https://www.quora.com/Why-do-we-use-cosine-similarity-on-Word2Vec-instead-of-Euclidean-distance 特征工程是将我们对现实世界中的某个对象的知识转换为数字表示的过程。我们认为相似的对象转化为数字后的向量也会很靠近。 例如,我们正在估算房价。我们的经验告诉我们,房屋是由卧室的数量,浴室的数量,房龄,房屋面积,位置等来定义的。位于同一社区,具有相同大小和房龄的房屋的价格应该大致相同。我们将对房屋市场的了解转化为表征房屋的数字,并用它来估算房屋的价格。 不幸的是,如上所述,手动特征工程在将我们的知识转换为描述性特征的能力方面存在局限性。 有时

深度学习入门笔记(二):神经网络基础

主宰稳场 提交于 2020-08-15 05:37:06
前言 神经网络 是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应”.我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”,或者说,是机器学习与神经网络这两个学科领域的衣叉部分。 文章目录 前言 1. 神经元模型 2. 感知机与多层网络 2.1感知机 2.2 多层神经网络 3. 误差逆传播算法 4. 全局最小与局部极小 5. 其他常见神经网络 5.1 RBF网络 5.2 ART网络 5.3 SOM 网络 5.4 级联相关网络 5.5 Elman网络 1. 神经元模型 神经网络中最基本的成分是 神经元(neuron)模型 ,即上述定义中的“ 简单单元 ”。在生物神经网络中,每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时,就会向相连的神经元发送 化学物质 ,从而改变这些神经元内的电位;如果某神经元的电位超过了一个“ 阈值”(threshold), 那么它就会被激活,即“兴奋”起来,向其他神经元发送化学物质。 1943年,将上还情形抽象为下图所示的简单模型,这就是一直沿用至今的 “M-P神经元模型” 。在这个模型中,神经元接收到来自 n 个其他神经元传递过来的输入信号,这些输入信号通过带权重的连接(connection)进行传递,神经元接收到的 总输入值 将与神经元的 阈值 进行比较,然后通过“ 激活函数 ”(activation

Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构

不问归期 提交于 2020-08-15 02:29:07
Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 目录 Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 前馈神经网络 1.2 反向传播 1.3 代价函数 1.4 优化过程 1.4.1 迭代法 1.4.2 梯度下降 1.5 相关公式 1.5.1 加权求和 h 1.5.2 神经元输出值 a 1.5.3 输出层的输出值 y 1.5.4 激活函数g(h) 1.5.5 损失函数E 1.5.6 误差反向传播——更新权重 1.5.7 输出层增量项 δo 1.5.8 更新输出层权重wjk 0x02 示例代码 0x03 训练总体逻辑 3.1 总体逻辑示例图 3.2 L-BFGS训练调用逻辑概述 3.3 获取训练数据 3.4 构建拓扑 3.4.1 AffineLayer 3.4.2 FuntionalLayer 3.4.3 SoftmaxLayerWithCrossEntropyLoss 3.4.3.1 Softmax 3.4.3.2 softmax loss 3.4.3.3 cross entropy 3.4.3.4 SoftmaxLayerWithCrossEntropyLoss 3.5 构建训练器 0xFF 参考 0x00 摘要 Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台,是业界首个同时支持批式算法

Coursera Deep Learning笔记 改善深层神经网络:优化算法

青春壹個敷衍的年華 提交于 2020-08-14 08:49:53
笔记:Andrew Ng's Deeping Learning视频 参考: https://xienaoban.github.io/posts/58457.html 本章介绍了优化算法,让神经网络运行的更快 Mini-batch 梯度下降 将 \(X = [x^{(1)}, x^{(2)}, x^{(3)}, ..., x^{(m)}]\) 矩阵所有 \(m\) 个样本划分为 \(t\) 个 子训练集 每个子训练集称为 \(x^{\{i\}}\) , 每个子训练集内样本个数均相同(若每个子训练集有1000个样本, 则 \(x^{\{1\}} = [x^{(1)}, x^{(2)}, ..., x^{(1000)}]\) ,维度为 \((n_x,1000)\) . 若m不能被子训练集样本数整除, 则最后一个子训练集样本可以小于其他子训练集样本数. \(Y\) 亦然. 训练时, 每次迭代仅对一个子训练集进行梯度下降: \[\begin{aligned} & \text{Repeat} :\\ & \qquad \text{For } i = 1, 2, ..., t: \\ & \qquad \qquad \text{Forward Prop On } X^{\{i\}} \\ & \qquad \qquad \text{Compute Cost } J^{\{i\}} \\ &

【NLP】常用优化方法

我的梦境 提交于 2020-08-14 08:22:06
目录 梯度下降法 动量法 AdaGrad算法 RMSProP算法 AdaDelta算法 Adam算法 1.梯度下降法   梯度下降法可以分为三种,批量梯度下降法(BGD)、小批量梯度下降(MBGD)、随机梯度下降法(SGD),这三种方法是优化时对数据所采取的的策略,但所运用的思想是一致的,都是梯度下降,现在先讲解下梯度下降。   假设有一目标函数y =x 2 ,对这一凸函数希望寻找到其最小值 ,这里可以轻松得到梯度为2x,我们假设学习率eta=0.1,每次自变量的变化为eta*2x,既然是梯度下降,那么可得到x = x-eta*2x, 代码如下: import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # y=x**2 def gd(eta): x =10 res = [x] for i in range(10 ): x -= eta*2* x res.append(x) return res res = gd(0.1 ) def show_trace(res): n = max(abs(min(res)), abs(max(res)), 10 ) f_line = np.arange(-n, n, 0.1 ) # plt.set_figsize() plt.plot(f

Federated Optimization for Heterogeneous Networks

偶尔善良 提交于 2020-08-13 10:36:25
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1812.06127v3 [cs.LG] 11 Jul 2019 目录:    Abstract    1 Introduction    2 Related Work    3 Federated Optimization: Algorithms      3.1 Federated Averaging (FedAvg)      3.2 Proposed Framework: FedProx    4 FedProx: Convergence Analysis      4.1 Local dissimilarity      4.2 FedProx Analysis    5 Experiments      5.1 Experimental Details      5.2 Effect of Statistical Heterogeneity      5.3 Properties of FedProx Framework      5.4 Dissimilarity Measurement and Divergence    6 Conclusion Abstract   联邦学习涉及在大规模分布式网络中训练机器学习模型。虽然联邦平均(FedAvg)是在该设置中训练非凸模型的主要优化方法

谷歌中国推出了机器学习自学课程

时间秒杀一切 提交于 2020-08-13 06:57:08
自从Google宣布推出中国市场之后,国内的小伙伴访问Google变得越来越困难了。然而,你是否注意到,近几年GOOGLE.CN的子站点开始逐渐可访问了。 到目前位置,有这么几个google.cn网站是可以畅通访问的: 谷歌中国开发者 developers.google.cn 安卓开发者 Firebase (google在2014年收购的衣架公司,帮助快速开发构建移动APP的 firebase.google.cn 谷歌机器学习课程登场 作为当前的热门知识,可能也只有区块链比机器学习更热了吧 近日,google在中国开发者页面(就是上述第二个站点上)上线了一个机器学习速成课程。这份课程由Google研究人员和一系列的视频讲座、案例、实践组成。可以说,是对自学机器学习有兴趣的同学们的一份大礼。 苦于无法入门的同学,这套教程可以帮你解决以下问题: 机器学习与传统编程有何不同? 什么是损失,如何衡量损失? 梯度下降法的运作方式是怎样的? 如何确定我的模型是否有效? 怎样为机器学习提供我的数据? 如何构建深度神经网络? 以及,包含了 40 多项练习 25 节课程 总计 15 小时 Google 研究人员的讲座 实际案例研究 以互动方式直观呈现算法的实际运用 想要学习这套教程的前置条件,只需两个: 掌握入门级代数知识 您应该了解变量和系数、线性方程式、函数图和直方图 熟练掌握编程基础知 识

模型加速 | 华为提出高效的模型加速框架(附源码)

ε祈祈猫儿з 提交于 2020-08-13 04:59:06
计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 1.摘要 模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者目前神经网络结构搜索的网络性能已经超越了人工设计的网络,搜索方法大致可以分为强化学习、进化算法以及梯度三种,有研究表明进化算法能比强化学习搜索到更好的模型,但其搜索耗时较多,主要在于对个体的训练验证环节费事。可以借鉴ENSA的权重共享策略进行验证加速,但如果直接应用于进化算法,超网会受到较差的搜索结构的影响,因此需要修改目前神经网络搜索算法中用到的进化算法。为了最大化上一次进化过程学习到的知识的价值,论文提出了连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS)首先初始化一个有大量cells和blocks的超网(supernet),超网通过几个基准操作(交叉、变异等)产生进化算法中的个体(子网),使用Non-dominated 排序策略来选取几个不同大小和准确率的优秀模型,然后训练子网并更新子网对应的超网中的cells,在下一轮的进化过程会继续基于更新后的超网以及non-dominated排序的解集进行。另外,论文提出一个保护机制来避免小模型陷阱问题。 2.背景 卷积神经网络在识别、检测和分割等大量计算机视觉任务中取得了很大的进展。Over-parameterized的深层神经网络可以产生令人印象深刻的性能