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手写数字问题_胡晓林_梯度爆炸_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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值一大到阶跃函数能够 很好地近似。通过选择偏置b = -WS,我们能很容易地将一个以这种方式参数化的神经元转换 回常用的模型。 目前为止我们专注于仅仅从顶部隐藏神经元输出。让我们看看整个网络的行为。尤其,我们 假设隐藏神经元在计算以阶跃点Si (顶部神经元)和S2 (底部神经元)参数化的节约函数。它 们各自有输出权重Wi和W2。是这样的网络: 隐藏层的加权输出 右边的绘图是隐藏层的加权输出Wiai + W2a20这里ai和a2各自是顶部和底部神经元的输 出45。这些输出由a表示,是因为它们通常被称为神经元的激活值(activations)。 试着增加和减小顶部隐藏神经元的阶跃点Si。感受下这如何改变隐藏层的加权输出。尤其值 得去理解当 Si 经过 S2 时发生了什么。你会看到这时图形发生了变化,因为我们从顶部隐藏神经 元先被激活的情况变成了底部隐藏神经元先被激活的情况。 类似地,试着操作底部隐藏神经元的阶跃点S2,感受下这如何改变隐藏神经元混合后的输 出。 尝试增加和减少每一个输出权重。注意,这如何调整从各自的隐藏神经元的贡献值。当一个 权重是 0 时会发生什么? 最后,
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