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梯度下降原理_邹博_多伦多大学_深度学习入门课程 卷积层详解_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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复杂的模型。语音识别任务的实验表明,使用这种方法,可以使用较弱的深度神经网络(DNN)模型很好地训练复杂的RNN。此外,新方法可以与常规的分层预训练结合使用以提供额外的收益。 弹性传播(Rprop)算法在各种应用中非常流行用于多层前馈神经网络的反向传播训练。但是,标准Rprop在深度神经网络中遇到困难,这通常是基于梯度的学习算法所发生的。在本文中,我们提出了对Rprop的修改,该修改结合了标准Rprop步骤和特殊的退出技术。我们将这种方法用于训练深度神经网络作为独立组件和整体公式。 MNIST数据集上的结果表明,所提出的修改减轻了标准Rprop的问题,证明了改进的学习速度和准确性。 深度学习算法的实时应用通常会因较高的计算复杂性和频繁的内存访问而受到阻碍。网络修剪是解决该问题的一种有前途的技术。但是,修剪通常会导致不规则的网络连接,这不仅需要额外的表示工作,而且还不太适合并行计算。我们针对卷积神经网络介绍了各种规模的结构化稀疏度,分别是通道级,核级和核内跨稀疏度。这种结构化的稀疏性非常有利于节省嵌入式计算机,并行计算环境和基于硬件的系统上的直接计算资源。为了确定网络连接和路径的重要
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