深度学习 - 随笔分类 - zhou-snaker

深度学习模型压缩技术

摘要：个人学习使用，侵权删参考资料：深度学习模型压缩技术阅读全文

posted @ 2024-03-07 14:16 zhou-snaker 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑

为什么 Bert 的三个 Embedding 可以进行相加？

摘要：个人学习使用,侵权删参考连接: 为什么 Bert 的三个 Embedding 可以进行相加? 阅读全文

posted @ 2024-03-04 15:05 zhou-snaker 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑

生成时预训练模型

摘要：个人学习使用，侵权删参考连接：生成式预训练模型：UniLM、BART、T5、GPT 阅读全文

posted @ 2024-03-04 11:16 zhou-snaker 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑

手推softmax的求导

摘要：个人学习使用，内容来源于网络，侵权删手推softmax的求导阅读全文

posted @ 2024-02-29 12:23 zhou-snaker 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑

残差网络优点以及缓解梯度消失原因

摘要：个人学习使用，内容来源于网络，侵权删信息流通与梯度传播：残差连接通过允许信息跳过多个层和帮助梯度更顺畅地回流，共同促进了网络中的信息流通和梯度传播。模型深度与特征重用：残差网络能够构建更深的模型，并通过残差连接重用早期特征，提高了模型的表达能力和特征利用率。表示能力与初始化简化：残差连接增加了阅读全文

posted @ 2024-02-28 14:33 zhou-snaker 阅读(238) 评论(0) 推荐(0) 编辑

高方差与过拟合，高偏差与欠拟合

摘要：个人学习使用，内容来源于网络，侵权删首先对于上图，

l o w b i a s a n d l o w v a r i a n c e

是我们最希望得到的，它对应着图2中的交点，自然说明此时我们的模型非常好，因此可能会出现对于第二张图，此时则考虑出现过拟合的情况，即方差较大阅读全文

posted @ 2024-02-28 12:59 zhou-snaker 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑

RNN循环神经网络&LSTM长短期记忆网络&GRU

摘要：个人学习使用，内容来源于网络，侵权删 1. 基本原理传统网络的结构： RNN的结构：使用场景：语音识别，要按顺序处理每一帧的声音信息，有些结果需要根据上下文进行识别；自然语言处理，要依次读取各个单词，识别某段文字的语义这些场景都有一个特点，就是都与时间序列有关，且输入的序列数据长度是不固定阅读全文

posted @ 2024-02-27 21:21 zhou-snaker 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑

双向RNN计算实现&多层RNN

摘要：个人学习使用，内容来源于网络，侵权删双向RNN如下，做两遍计算：第一遍先正向计算隐状态h，保存成一个序列，顺序是t时刻从1到T。第二遍，将输入反转，计算隐状态h，保存为一个序列，这样顺序就是t时刻从T到1. 最后在计算output，这样在计算output时，所有时刻的隐状态都是已经计算出来了。阅读全文

posted @ 2024-02-27 20:58 zhou-snaker 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络梯度消失原因&解决方案

摘要：个人学习使用，内容来源于网络，侵权删主要原因就是反向传播链式求导某项小于1（如使用sigmoid激活函数，其求导之后值

\leq 0.25

），越深层次网络导数连乘越多，从而导致梯度消失，反之某项大于1会导致梯度爆炸，因此初始

W

过大会导致梯度爆炸。如图所示，当

σ

激活函阅读全文

posted @ 2024-02-26 16:57 zhou-snaker 阅读(54) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CNN 卷积神经网络

摘要：个人学习所用，内容来源于网络，侵权删 1. CNN定义卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一阅读全文

posted @ 2024-02-26 14:46 zhou-snaker 阅读(186) 评论(0) 推荐(0) 编辑

损失函数

摘要：个人学习所用，内容来源于网络，侵权删。 1. 定义损失函数是用来评价网络模型的输出的预测值

\hat{Y} = f (X)

与真实值

Y

之间的差异，我们使用

L (Y, \hat{Y})

来表示损失函数（非负实值函数），我们的目的是让损失函数尽可能小。假设网络模型中有\(N 阅读全文

posted @ 2024-02-26 14:45 zhou-snaker 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑

优化方法总结

摘要：个人学习使用，内容来源于网络，侵权删神经网络反向传播时参数朝着最小化损失的方向前进，确切说，是朝着梯度方向更新。设神经网络参数是

W

，学习率是

α

，网络代表的函数是

L (W)

，那么参数更新公式可表示为： $W=W-\alpha*\bigtriangledown_WL(W 阅读全文

posted @ 2024-02-26 14:44 zhou-snaker 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑

激活函数

摘要：个人学习所用，内容来源于网络，侵权删 1. 定义激活函数(Activation functions)对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这阅读全文

posted @ 2024-02-21 11:10 zhou-snaker 阅读(74) 评论(0) 推荐(0) 编辑

超参数选择方法

摘要：(个人学习所用，内容来源于网络，侵权删) 猜测和检查根据直觉选择一个超参数，看是否有效，持续进行。网格搜索设置一定范围均匀分布的一组值，挨个尝试。随机搜索让计算机随机挑选一组值。贝叶斯优化使用像MATLAB的bayesopt之类的工具来自动选择最佳参数，然后你会发现贝叶斯优化比你的机器阅读全文

posted @ 2024-02-21 10:27 zhou-snaker 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络基础

摘要：（个人学习所用，内容来源于网络，侵权删） 1. 感知机感知机由Rosenblatt在1957年提出，是神经网络的基础，该思想受生物学启发（参照下图），在其看来，人的大脑可以看作一个生物的神经网络，其最小的单元是神经元。人的神经网络由这样的一些神经元组成，它接受一些信号，这些信号可能是眼睛看到的光阅读全文

posted @ 2024-02-21 09:48 zhou-snaker 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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