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深度学习基础模型:前向神经网络(mlp)_章华燕_caffe训练_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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拉格朗日,我们可以将自然梯度目标表示为: LN( ))=epdata[-log p+E PDDATA[ log p > +> EP 日志P. 2(8.30)正如我们在推导牛顿法时所做的,我们可以问什么值最小化此目标函数。为此,我们可以求出v` LN)=0,得到自然梯度更新方程(用= T+ 1 t) t + 1= T+(ED)[-v2日志p])t epdata[-v log p (8) 31) 将牛顿法的更新(公式8.14)与此更新进行比较,我们发现牛顿法通过逆hessian矩阵来缩放梯度,而自然梯度法则通过逆fisher信息矩阵来缩放梯度。 自然梯度法和牛顿法的区别值得反思。首先,他们的动机有两种截然不同的观点。牛顿的方法首先对目标函数进行二次逼近,然后试图直接跳到该逼近的最小值。另一方面,自然梯度法的目标是在概率分布空间中寻找最陡下降方向。这里所示的密切对应关系更多地与使用泰勒级数近似到二阶有关,这里所做的是将自然梯度转化为实用算法。 牛顿法与自然梯度法的主要区别在于,自然梯度中二阶导数(或平方一阶导数)的期望值相对于血型分布p是成立的,牛顿方法中使用的hessia是在数
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