ICML2019论文 | 炼丹？找到神经网络的全局最优解 / 开普饭

阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练.其实,常用的梯度下降法 ...

今天讲述的内容是GAN中的模式崩溃问题,之前的文章有提到这个问题,在接下来的两三期内,将和大家一起讨论有关模式崩溃的解决方法. 本期将会首先介绍什么是模式崩溃,然后给出两种通过修改GAN目标函数的解决 ...

后台回复"python",立刻领取100本机器学习必备的Python电子书! 泰勒定理‍ 满足一定条件的函数可以通过泰勒展开式对其做近似: 泰勒展开式泰勒展开式原理如下,主要采用 ...

一.概念区别 1. 均方差损失函数(MSE) 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值 2. Cross-entropy(交叉熵损失函数) ...

导数在自然科学与工程应用中被广泛使用,例如:在运动学中,位移关于时间的一阶导数是瞬时速度,二阶导数是瞬时加速度:在统筹学或神经网络训练中,求目标函数最优解,经常沿着梯度方向搜索最优解,求梯度是借助导数 ...

在自然界中,损伤后修复对个体生存至关重要,一些无脊椎动物(例如蚯蚓)和低等脊椎动物(例如壁虎),它们一生中都具有强大的再生能力,即使遭遇断肢等伤害也能在一段时间后修复如初. 然而,而对于人类而言,伤口 ...

摘要: 探讨卷积神经网络(Convonlutional Neural Network,CNN)在肝包虫病CT图像诊断中的应用.选取两种类型的肝包虫病CT图像进行归一化.改进的中值滤波去噪和数据增强等预 ...

盲源分离(Blind Source Separation,BSS)[1]技术旨在从M个混合信号中恢复出N个统计独立的源信号,这里的"盲"是指源信号和混合信道的先验知识未知.由于这种 ...

转载于 :极市平台作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉等领域上取得了当前最好的效果. 1998 年,Yann L ...

秦始皇陵藏有一绝世典籍,如果能找到,就可以揭开中国的炼丹文化文 | 韦爵爷秦始皇嬴政确实是我们中国历史上伟大的帝王,正因为他的强权之下,中国才能实现大一统,但是纵使秦始皇这样霸气纵横的人物,也有害 ...

为什么是三年时间?三年前拥江发展,之前小编写过一篇文章,那个时候拥江的确是最优解,城西科创与拥江两个相比,只要是正常人都会选择拥江,那边有钱新.滨江.世纪城.东边的大江东辽阔土地.而那时的城西,也就未 ...

萧箫发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI 都说运动的人更不容易生病和骨折,究竟是什么原理? 增强新陈代谢.改善内分泌.还是促进血液循环--? 这些固然都有道理,然而,它们都并非导致&q ...

所谓老板思维,就是纵观全局,找到事物的关键问题. 唯物辩证法讲,任何问题的发生,一定都存在主要矛盾和次要矛盾. 你只要解决了那个主要矛盾,就解决了关键的问题.解决了关键问题,其他次要问题迎刃而解. 所 ...

ICML2019论文 | 炼丹？找到神经网络的全局最优解