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梯度下降原理_吴恩达_谷歌人工智能_深度学习项目实战 项目总结分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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:首先为输入样本搜索良好的生成模型,然后一次重复一次该过程。通过建立与轨道的相互作用和群体行为的稳定器之间的联系,我们展示了这一简单原理的更深层含义。尽管神经网络本身可能不构成组,但我们显示了{\\ em shadow}组的存在,其元素起着近似的作用。在阴影组中,最初作为更好地初始化网络的机制而引入的预训练步骤等效于搜索具有最小轨道的特征。直观地讲,这些功能是{\\ em最简单的}。这就解释了为什么深度学习网络首先学习简单功能。接下来,我们展示了在更深的层中重复时,相同的原理如何能够捕获更高阶的表示形式,以及为什么表示复杂度随着层越深而增加。 在本文中,我们提出并研究了一种用于深度神经网络的新型非线性单元,称为$ L_p $单元。提议的$ L_p $单位从下面一层的单位子集的几个投影接收信号,并计算归一化的$ L_p $范数。我们注意到$ L_p $单元有两种有趣的解释。首先,所提出的单元可以理解为许多常规池化算子的概括,例如广泛用于卷积神经网络(CNN),HMAX模型和新认知加速器的平均池,均方根和最大池。此外,$ L_p $单位在某种程度上类似于最近提出的maxout单位(Goo
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