在打包自己处理的数据时有两种方法： 1.写个数据集的类（myDataset ），并继承Dataset 在myDataset 类中实现__len__()和__getitem__两个函数， __len__返回数据集的总长，__getitem__返回每次按照 索引所取的项，即x, y 比如：在处理序列问题时： __len__返回的是：all_len/seq_len __getitem__返回的是：一个输
原文作者 | SivilTaram在上一篇文章中，我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型，在本篇中，我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作。接下来，我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架，借此说明它与基于循环的图神经网络的区别。接着，我们将从头开始为读者介绍卷积的基本概念，以及其在物理模型中的涵义。最后，我们将详细地介绍两种不同的卷积操作，分别为空域卷积和频域卷积
文章目录一：view()、reshape()、resize_()二：size()、shape三：permute()、transpose()、view()、contiguous()四：squeeze()、unsqueeze()、expand() 一：view()、reshape()、resize_()view和reshape都是一种无脑的转化shape的方法，都是浅拷贝，会破坏原来的数据顺序。vi
torch.normal()的用法该函数原型如下：normal(mean, std, *, generator=None, out=None)该函数返回从单独的正态分布中提取的随机数的张量，该正态分布的均值是mean，标准差是std。用法如下：我们从一个标准正态分布N～(0,1)，提取一个2x2的矩阵torch.normal(mean=0.,std=1.,size=(2,2))我们也可以让每一个值
1. 长短期记忆网络忘记门：将值朝0减少输入门：决定不是忽略掉输入数据输出门：决定是不是使用隐状态2. 门3. 候选记忆单元4. 记忆单元5. 隐状态6. 总结7. 从零实现的代码我们首先加载时光机器数据集。import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
batch_size, num_steps = 32, 35
t
深度学习其本质是优化所有权重的值，使其达到一个最优解的状态，这其中，需要更新权重的层包括卷积层、BN层和FC层等。在最优化中，权重的初始化是得到最优解的重要步骤。如果权重初始化不恰当，则可能会导致模型陷入局部最优解，导致模型预测效果不理想，甚至使损失函数震荡，模型不收敛。而且，使用不同的权重初始化方式，模型最终达到的效果也是很不一样的。因此，掌握权重的初始化方式是炼丹师必备的炼丹术之一。在这里，我
出现梯度爆炸时候考虑是权重初始化过大的原因权值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均匀分布初始化（uniform）、xavier初始化、msra初始化、双线性初始化（bilinear）常量初始化(constant) 把权值或者偏置初始化为一个常数，具体是
原创
2023-03-08 02:11:09
206阅读
除了标准正态分布（即使用np.random.randn或类似函数）来初始化神经网络的权重外，还有其他多种初始化权重的方式。这些方式的选择通常取决于网络的具体架构、激活函数以及希望避免的问题（如梯度消失或梯度爆炸）。以下是一些常见的权重初始化方法：全零初始化（Zero Initialization）：将权重初始化为零。然而，这种方法通常不被推荐，因为它会导致所有神经元在训练过程中都计算相同的输出，从
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110150目录梯度爆炸和梯度消失的原因一、 常数初始化(constant)二、随机分布初始化三、 xavier 初始化四、He初始化Xavier初始化和He初始化推导Xavier初始化推导He初始化推导梯度爆炸和梯度消失的原因深层网络需要一个优良的权重初始化方案，目的是降低发生梯度爆炸和梯度消失的风险。先解释下梯度爆炸和梯度
对于一个神经元来说，需要初始化的参数有两类：一类是权重W，还有一类是偏置b，虽然偏置b的初始化为可以使用0或者随机书代替，但是权重的初始化会对模型的训练有重要影响。 文章目录tensorflow 权重初始化方法常见的初始化方法BN 初始化总结 权重的初始化最好不要用零或随机数初始化权重，因为如果初始权重太小，则信号在穿过每一层时会收缩，会导致小而无用。如果初始权重太大，则信号在穿过每一层时会不断
神经网络中的几种权重初始化方法在深度学习中，对神经网络的权重进行初始化（weight initialization）对模型的收敛速度和性能的提升有着重要的影响。在神经网络在计算过程中需要对权重参数w不断的迭代更新，已达到较好的性能效果。但在训练的过程中，会遇到梯度消失和梯度爆炸等现象。因此，一个好的初始化权重能够对这两个问题有很好的帮助，并且，初始化权重能够有利于模型性能的提升，以及增快收敛速度。
1.全0初始化或者同一层的初始化为同一个值。 这样的初始化导致前向传播得到相同的值，反向传播也得到相同的梯度，这样就失去了神经元的不对称性 2. 3.xavier初始化 首先明确均匀分布：数学期望：E(x)=(a+b)/2 方差：D(x)=(b-a)²/12 https://zhuanlan.zhi
转载
2018-08-10 12:57:00
161阅读
数据处理工具箱数据处理工具箱概述utils.data简介参考文献 数据下载和预处理是机器学习、深度学习实际项目中耗时又重要的任务，尤其是数据预处理，关系到数据质量和模型性能，往往要占据项目的大部分时间。 数据处理工具箱概述pytorch涉及数据处理（数据装载、数据预处理、数据增强等）主要工具包及相互关系如下图所示： 上图的左边是torch.utils.data工具包，它包括以下4个类。 1）D
第20学此次学习所有的根据步长创建一维tensor的几个方法，因为基本相似，所以把他们都放在一起，并进行比较。torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
torch.range(start=0
经常看到深度学习参数初始化都是使用随机初始化，但是最近看了一篇文章Spectral Normalization中对于GAN判别器没有使用BN，BN其实弱化了参数初始化的作用，但是我们一旦不使用了BN,使用传统的随机初始化容易出现梯度消失的问题，因此决定尝试一些其他的参数初始化方法。 神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个
什么样的初始化是好的？ 正向传播时，状态值的方差保持不变；反向传播时，关于激活值的梯度的方差保持不变的好处是什么？防止出现极端值导致梯度消失或梯度爆炸 1. 把权重初始化为0从DNN的反向传播推导中，可以看到，当前层参数的梯度有后面一层权重的乘子项，也就是说权重初始化为0，会使梯度为0，权重得不到更新 2. 把权重初始化为小的随机数如从均值为0，标准差是1
一、写在前面 这里首先对上一篇内容的做一下更正与解释，上一篇的主要内容是使用2隐层的全连接网络来训练MNIST手写字体分类模型，但是由于一开始设计网络的时候，权重参数给定的值为0，于是在训练的过程中发现第一层隐层被设置为0的权重参数没有进行迭代更新，其它层级更新迭代的速度非常之慢，就误以为是单纯的由网络层级的加深导致的梯度消失问题，这里我们简单分析一下第一层隐层为0情况下的FP和BP过程。其中2
文章目录两种初始化方法的Paper1. 为什么需要权重初始化？2. Xavier 初始化3. He 初始化4. PyTorch 提供的 10 种权重初始化方法4.1 Xavier均匀分布4.2 Xavier标准正态分布4.3 Kaiming均匀分布4.4 Kaiming标准正态分布4.5 均匀分布4.6 正态分布4.7 常数分布4.8 单位矩阵初始化4.9 正交矩阵初始化4.10 稀疏矩阵初始化
转载
2023-12-13 13:41:13
0阅读
我们定义的网络如下所示VGG( (features): Sequential( (conv0): Conv2d(3, 64, ke
原创
2023-04-07 10:36:25
128阅读
这篇文章将初始化深度神经网络的权重的重要性。我们将从一个朴素的初始化方案开始，并着手解决它的问题，例如梯度消失/爆炸，以（重新）发现两种流行的初始化方案：Xavier / Glorot和He。我假定你了解一些关键概念（激活函数和梯度），我在第一篇里介绍了这些概念。本文中的示意图由我自己编写的DeepReplay生成，它的Gi
