QOS&网络优化

NNDL 实验八 网络优化与正则化（5）逐层规范化

7.5逐层规范化（Layer-wiseNormalization）将传统机器学习中的数据规范化方法应用到深度神经网络中，对神经网络中隐藏层的输入进行规范化，从而使得网络更容易训练。下面介绍两种比较常用的逐层规范化方法：批量规范化（BatchNormalization）层规范化（LayerNormalization）7.5.1批量规范化7.5.1.1BatchNorm算子7.5.1.2支持逐层规范化
HBU_David·2022-11-25 10:14

NNDL 实验八 网络优化与正则化（4）参数初始化-Xavier

7.4参数初始化7.4.1基于固定方差的参数初始化高斯分布和均匀分布初始化的实现方式可以参考第4.4.1节参数初始化代码。7.4.2基于方差缩放的参数初始化本节动手实现Xavier初始化，并观察其效果。7.4.2.1模型构建7.4.2.2观察模型神经元的方差变化7.4.2.3观察模型训练收敛性
HBU_David·2022-11-25 10:44

（Note）优化器Adam的学习率设置

记录一下知乎看到的问题：Adam的学习率设置常用的神经网络优化器Adam的自适应学习率并不是真正意义上的自适应。
Think@·2022-11-25 05:35

"sample","batch"和"epoch"都是啥意思？？

batch是进行网络优化的基本单位，网络参数的每一轮优化需要使用一个batch。batch中的样本是被并行处理的。
weixin_33859665·2022-11-24 22:29

TPH-YOLOv5: 基于Transformer预测头的改进YOLOv5用于无人机捕获场景目标检测

由于无人机总是在不同的高度上飞行，目标尺度变化剧烈，给网络优化带来了
一名不想学习的学渣·2022-11-24 10:14

第6章 循环神经网络

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11
zaiziwamei·2022-11-24 07:03

python常用函数与机器学习基础知识记录

np.unique()交叉熵理解：SOFTMAX_CROSS_ENTROPY,BINARY_CROSS_ENTROPY,SIGMOID_CROSS_ENTROPY简介神经网络优化器讲解神经网络中的优化器
自信的小螺丝钉·2022-11-24 04:21

TGRS2022/云检测：Unsupervised Domain Adaptation for Cloud Detection Based on Grouped Features Alignment

UnsupervisedDomainAdaptationforCloudDetectionBasedonGroupedFeaturesAlignmentandEntropyMinimization基于分组特征对齐和熵最小化的云检测无监督域自适应0.摘要1.概述2.方法2.1.拟议的UDA框架2.2.GFA域自适应2.3.EM域自适应2.4.网络优化学习
HheeFish·2022-11-24 01:39

2022TGRS/云检测：用于遥感图像云检测的无监督域不变特征学习Unsupervised Domain-Invariant Feature Learning for Cloud Detection

UnsupervisedDomain-InvariantFeatureLearningforCloudDetectionofRemoteSensingImages用于遥感图像云检测的无监督域不变特征学习0.摘要1.概述2.方法2.1.提出的UDA框架2.2.AG类相关特征选择2.3.Class-RelevantFA2.4.网络优化学习
HheeFish·2022-11-24 01:38

深度强化学习满足图神经网络:探索路由优化用例

因此，在自动驾驶软件定义网络中，DRL似乎有望解决许多相关的网络优化问题(如路由)。
小蜗子·2022-11-23 12:55

网络优化-结构重参数化

1，结构重参数化把多分枝中的操作都变为同样大小的卷积核融合Conv2d和BN将BN转换为3×3卷积核多分枝融合
提着小灯找呀找·2022-11-23 08:10

【pytorch笔记】第十篇 优化器

2.神经网络优化一轮importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,Max
青鸠·2022-11-23 08:19

【深度学习卷积神经网络中涉及的训练参数与超参数概念理解】

卷积层超参数卷积核尺寸、卷积核数量、卷积的步长3.池化层超参数池化核尺寸、池化步长、池化方式Ⅱ、网络训练、优化超参数1、Epoch、Batch、Batch_size、Iteration（迭代）、学习率Ir2.神经网络优化的改善方法
Wupke·2022-11-23 06:43

神经网络优化（1）之梯度截断

梯度截断1.出现原因由于进行反向传播时，进行每一层的梯度计算，假设梯度都是比较大的值，计算到第一层的梯度时，会呈指数级增长（反向传播，从后往前，有相乘的关系），那么更新完的参数值也会很大，越来越大，就会产生梯度爆炸的现象，找不到最优解。所以，提出了梯度截断的方法。2.解决方法①按值截断按值截断是比较简单粗暴的方法，由于梯度太大会产生梯度爆炸的现象，太小会产生梯度消失的现象（参数不更新），所以为梯度
Lucinda6·2022-11-23 06:43

TensorFlow笔记_03——神经网络优化过程

目录3.神经网络优化过程3.1预备知识3.2神经网络（NN）复杂度3.2.1NN复杂度3.3指数衰减学习率3.4激活函数3.5损失函数3.6欠拟合与过拟合3.7正则化减少过拟合3.8神经网络参数优化器3.8.1SGD
要什么自行车儿·2022-11-22 21:28

目标检测论文解读复现之十四：一种基于残差网络优化的航拍小目标检测算法

一、摘要针对在复杂背景下的遥感小目标与周围场景因特征相似度高而导致的小目标检测正确率低的问题，提出一种基于残差网络优化
人工智能算法研究院·2022-11-22 12:19

神经网络优化算法如何选择Adam，SGD

链接：https://blog.csdn.net/u014381600/article/details/72867109/Adam更适合于稀疏矩阵的优化。之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理，在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法，如下：optimizer=tf.train.AdamOp
WitsMakeMen·2022-11-22 11:17

深度学习简介与反向传播机制

神经网络优化方法——误差反向传播+梯度下降首先通过误差反向传播方法求解每一层的梯度，然后采用梯度下降方法对参数进行优化。
RL_Shmily·2022-11-22 02:43

5G用户常驻区域预判及网络支撑前置策略研究

【摘要】针对5G网络发展初期，5G网络大数据平台及智能评估手段尚未完善，无法基于丰富的5G实际数据开展精准网络优化的问题，提出了一种5G用户常驻区域预判及网络支撑前置策略。
罗伯特之技术屋·2022-11-22 01:00

2012年中国系统架构师大会PPT下载-IT168文库

5.360Cassandra实践分享6.MySQLfortheWeb7.中型规模的网站架构运维8.面向用户的云计算9.中国爆破云应用实践与架构10.虚拟化在京东的实践11.搜狗VPS架构演进与运维实践12.网络优化实践与分享
weixin_33828101·2022-11-21 12:17

【人工智能】神经网络优化：复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器...

目录预备知识tf.where()np.random.RandomState.rand()np.vstack()np.mgrid[].ravel()np.c_[]np.mgrid[]x.ravel()np.c_[]神经网络(NN)复杂度学习率指数衰减学习率激活函数常用激活函数Sigmoid函数常用激活函数Tanh函数常用激活函数Relu函数常用激活函数LeakyRelu函数损失函数loss通过均方误
萌狼蓝天·2022-11-21 03:08

【机器学习】李宏毅 - 03 神经网络优化

文章目录学习总结CriticalPoint局部最小值（localminima）鞍点（saddlepoint）判断标准概念在CriticalPoint附近时，需考察HHH的特征值实例1卡在鞍点时，ggg为0，可以利用HHH的特征向量确定参数更新方向实例2局部最小值（LocalMinima）比鞍点（SaddlePoint）少得多批次（Batch）与动量（Momentun）Review：Optimiza
Biophilia_hyb·2022-11-20 09:04

【读点论文】Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks（将卷积特征图提取语义信息，融合内容和风格的做法）

在这里，本文使用的图像表示来自卷积神经网络优化对象识别，使高层次的图像信息明确。本文介绍了一种艺术风格的神经算法，可以分离和重组自然图像的图像内容
羞儿·2022-11-20 00:10

基于遗传算法的BP神经网络优化（论文加源码）

目录1模型分析1.1提出问题1.2优化目标1.3模型的复杂性根源1.4传统方法存在的不足1.5遗传算法的优势2算法设计2.1算法概述2.2算法要素2.2.1编码2.2.2适应度函数2.2.3种群初始化2.2.4选择2.2.5交叉2.2.6变异2.2.7种群更新2.2.8终止条件2.3参数选取2.3.1隐层神经元数量2.3.2种群规模2.3.4交叉、变异概率2.3.5遗传代数2.3.6评价指标3实验
图骑timi·2022-11-19 20:46

【PyTorch】加载数据集Dataset与DataLoader

DatasetandDataloader、【PytorchLearning】构建自己的数据集、深度学习之MiniBatch、PyTorch深度学习实践第八讲---Mini-batch数据集、【零基础】神经网络优化之
小橙子爱蜜蜂·2022-11-19 17:02

Docker的安装部署及优化详解（汇总版，学习docker这一篇就够了）

docker1.1安装依赖包1.2设置阿里云镜像1.3安装docker社区版1.4关闭增强机制1.5前体准备（开启服务）1.6设置镜像加速1.6-1申请加速器地址1.6-2搜索容器镜像服务1.6-3查看操作文档1.7网络优化
微笑着敲代码·2022-11-18 20:42

第5章 卷积神经网络

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11
zaiziwamei·2022-11-13 00:59

第2章 机器学习概述

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11
zaiziwamei·2022-11-13 00:28

第4章 前馈神经网络

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11
zaiziwamei·2022-11-13 00:28

第3章 线性模型

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11
zaiziwamei·2022-11-13 00:23

5G无线技术基础自学系列 | 频谱划分

素材来源：《5G无线网络优化实践》一边学习一边整理内容，并与大家分享，侵权即删，谢谢支持！
COCOgsta·2022-11-10 11:28

5G无线技术基础自学系列 | 汇总

素材来源：《一本读懂5G技术》、《5G无线网络优化实践》一边学习一边整理内容，并与大家分享，侵权即删，谢谢支持！
COCOgsta·2022-11-10 10:56

5G无线技术基础自学系列 | 网络架构

素材来源：《5G无线网络优化实践》一边学习一边整理内容，并与大家分享，侵权即删，谢谢支持！
COCOgsta·2022-11-10 10:14

优化算法+神经网络：神经网络自动参数优化

当智能群优化算法遇上神经网络优化算法进行神经网络的参数寻优，解放深度调参1.已经实现的GeneticAlgorithm优化NeuralNetwork2.已经实现的PSO优化NeuralNetwork3.
风筝不是风·2022-11-05 14:05

神经网络优化设置方案,神经网络求解优化问题

1、神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法
普通网友·2022-11-04 11:02

基于遗传算法的BP神经网络优化算法（附代码）

BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中的最精华、最完美的部分，由于其简单的结构，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用，但是也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法对神经网络进行优化。案例问题描述这里以
小潘爱上编程·2022-11-02 09:46

深度强化学习中应用图神经网络优化无线网络路由

摘要目前,无线传感器网络(WSN)中的流量正以极快的速度增长,消耗越来越多的网络资源。这无疑会影响WSN的传输性能。良好高效的路由技术是解决这一问题的关键技术之一。受限于动态网络状态，传统路由技术面临性能下降、学习能力不足等问题。相比之下，具有决策和在线学习能力的深度强化学习（DRL）在面对路由优化问题时效果更好。DRL可以通过强化学习机制和深度神经网络在线或离线学习路由策略。然而，现有的基于DR
小蜗子·2022-10-31 11:41

机器学习期末考试多选题

1.神经网络优化计算存在的问题有（ABC）。A.解的不稳定性B.参数难以确定C.难以保证最优解D.能量函数存在大量局部极大值2.下列Python数据类型中，可变数据类型是（AC）。
kylinmin·2022-10-30 18:44

网络优化（二）——梯度下降

文章目录1.AdaGrad2.动量梯度下降2.1指数加权平均2.2偏差修正2.3动量梯度下降3.RMSprop4.Adam优化5.梯度消失和梯度爆炸5.1现象描述5.2解决方案梯度下降算法时机器学习、深度学习中常用的找到最优参数的方法，由于梯度下降的参数更新方式的多种，也就产生了不同的梯度下降方法，这些方法中较好的方法能够更快的将参数迭代优化，下面我来介绍一下几种梯度下降的方法。1.AdaGrad
Suppose-dilemma·2022-10-30 17:32

【TensorFlow 学习】神经网络的优化——2.学习率的设定

如果学习率过小，虽然能收敛，但是神经网络优化的速度会很慢。学习率设置方法指数衰减法通过指数衰减的方法设置梯度下降算
Wonder233·2022-10-30 17:58

网络优化（一）——学习率调整

文章目录1.非凸优化1.1鞍点1.2最小值2.学习率调整介绍3.学习率衰减4.学习率预热5.周期性学习率调整5.1循环学习率5.2带热重启的随机梯度下降1.非凸优化1.1鞍点在高维空间中，非凸优化的难点并不在于如何逃离局部最优点，而是如何逃离鞍点。鞍点的梯度是0，但是在一些维度上是最高点，在另一些维度上是最低点。在高维空间中，局部最小值要求在每一维度上都是最低点，这种概率非常低．假设网络有1000
Suppose-dilemma·2022-10-30 17:26

各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参数，就形成了损失
区块链斜杠青年·2022-10-27 18:31

TPH-YOLOv5 | 基于Transformer的YOLOv5小目标检测器 | 四头加注意力

由于无人机总是在不同的高度航行，物体尺度变化剧烈，给网络优化带来了负担。此外，高速和低空飞行会在密集的物体上带来运动模糊，这给物体识别带来了很大的挑战。为了解决上述两个问题，我
迪菲赫尔曼·2022-10-25 07:51

神经网络优化的步骤以及常用的神经网络优化器

优化神经网络相关的参数：w表示待优化参数，loss表示损失函数，lr表示学习率，batch表示每次迭代的数据，t表示当前batch迭代的总次数：神经网络参数优化的步骤：一阶动量：与梯度相关的函数二阶动量：与梯度平方相关的函数常用的优化器：（1）SDG（Stochasticgradientdescent）：随机梯度下降没有动量(2）SGDM（含momentum的Stochasticgradientd
永不言败_never say never·2022-10-22 07:23

神经网络优化器

本博客介绍了神经网络训练过程中的常见优化策略，并进行了分析和对比，包括梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、RMSProp、Adam等。下面贴出的代码地址能帮助读者更详细地理解各优化器的实现过程，原理和功能。代码地址：https://github.com/SkalskiP/ILearnDeepLearning.py神经网络陷阱：（1）局部极小值：优化器极易陷入局部极小值从而无法找到全局最优解。（
心上木目·2022-10-22 07:13

【通信】基于matlab粒子群算法5G物联网云网络优化【含Matlab源码 2160期】

一、简介1引言5G技术被大众所熟知之后，边缘计算也成了各行业关注的重点。最初的边缘计算概念是在2014年提出，到了2016年就拓展到了接入边缘，目前基本被定义为靠近用户边缘的、包含多种技术的接入网络，能够提供比较稳定的IT业务环境以及云计算能力，属于综合性较强的系统。边缘计算的工作原则就是为用户提供更加优质的服务，主要目的在于降低时延以及宽带限制等。2分布式网络云构架随着自媒体和虚拟现实等行业业务
海神之光·2022-10-18 14:30

BP神经网络预测matlab代码讲解与实现步骤

神经网络训练界面的参数解读2.实现BP网络预测的步骤3.matlab代码编写4.BP代码运行结果4.1预测值和真实值的误差计算（MAE、MSE、MRSE）4.2BP网络训练的性能分析图像5.结语6.BP神经网络优化算法模型
CJ-leaf·2022-10-14 16:11

Docker

Dockerarchitecture)六、名称空间(Namespaces)七、dockerrun八、控制组九、部署docker1.安装依赖包2.设置阿里云镜像源3.安装docker-ce社区版4.环境配置5.设置镜像加速6.网络优化
Drw_Dcm·2022-10-14 07:14

深度学习教程(6) | 神经网络优化算法（吴恩达·完整版）

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/35本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/217声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(DeepLearningSpecialization)》学习与总结
ShowMeAI·2022-10-09 10:25

作者：王建新（1969-），博士，中南大学信息科学与工程学院教授，中国计算机学会高级会员。...

王建新（1969-），博士，中南大学信息科学与工程学院教授，中国计算机学会高级会员，主要研究方向为计算机算法、网络优化理论、生物信息学。
唐名威·2022-10-07 13:04
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