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度神经收集(DNN万家乐平台深度进修笔记3:手动搭建深

时间:2018-09-26 18:21来源:未知 作者:admin 点击:
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  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。度神经收集(DNN万家乐平关于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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  施行反向传布的环节正在于准确的写出关于权沉W和 偏置b的链式求导公式,对于第 l层而言,其线性计较可暗示为:

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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。

  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:

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  以上代码中,台深度进修笔记3:手动搭建深我们将参数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。

  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,万家乐平台相信你会本人搭建深度神经收集。

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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博娱乐城的基石所正在。

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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:

  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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  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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