glorot

深度学习Deep Learning（03）：权重初始化问题1_Sigmoid\tanh\Softsign激励函数

github地址：https://github.com/lawlite19/DeepLearning_Python1、说明参考论文：http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a
莫失莫忘Lawlite·2020-07-13 15:32

Keras Dense层整理

keras.layers.core.Dense(units,#代表该层的输出维度activation=None,#激活函数.但是默认lineruse_bias=True,#是否使用bkernel_initializer='glorot_uniform
姚贤贤·2020-07-13 15:12

Keras：Conv1D

valid',data_format='channels_last',dilation_rate=1,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform
子綦·2020-07-11 00:36

Highway Networks

以下这几篇文章证明了优化深层神经网络十分困难（写文章的时候肯定用得到，先记下）：（Glorot&Bengio,201
后脑勺·2020-07-02 07:59

神经翻译笔记3扩展c. 神经网络的初始化

文章目录神经翻译笔记3扩展c.神经网络的初始化基本初始化方法LeCun初始化Xavier初始化（Glorot初始化）何恺明初始化（He初始化）前向视角反向视角不要使用常数初始化小结参考文献神经翻译笔记3
TimsonShi·2020-06-29 23:49

lstm原理应用小结

keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform
林林宋·2020-06-25 17:14

Tensorflow2.0 中 tf.keras.layers.Conv2D 里的初始化方法 'glorot_uniform' 到底是个啥？

在我们使用tf.keras.layers.Conv2D来构建卷积层时，一般使用的权值初始化方法就是这个函数默认的方法，即‘glorot_uniform’。
cofisher·2020-06-25 11:02

Keras中CNN联合LSTM进行分类

inp)#pre=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(reshape)#1conv1=Convolution2D(32,3,3,border_mode='same',init='glorot_uniform
FQ_G·2020-06-25 06:35

深度学习基础（二）：神经网络参数初始化、Batch size和Optimization

2）均匀分布1.2基于方差缩放1）Xavier初始化（Glorot）glorot_uniform，根据每层神经元数量调整参数方差。s
博途慧算·2020-06-13 16:44

关于Keras Dense层整理

keras.layers.core.Dense(units,#代表该层的输出维度activation=None,#激活函数.但是默认lineruse_bias=True,#是否使用bkernel_initializer='glorot_uniform
·2020-05-21 16:31

深度学习参数初始化器过程推导 Glorot-Xavier MSRA-Kaiming he

Glorot初始化方法Kaiming初始化BatchNormalization初始化器的推导依赖一下公式的推导推导：其中ni表示输入个数。
以后叫我老牛·2020-02-14 03:55

2019-08-15 初始化函数的重要性

这次打算仔细研究一下，就调整了一下初始化函数，之前的初始化是用的标准的正态初始化，现在换成了glorot_normal_initializer，结果一下变好了。
zizhazhu·2019-08-15 15:43

常见的参数初始化方法

1、Glorot初始化方法（1）正态化的Glorot初始化——glorot
萧雅的梦·2019-08-08 10:56

xavier_uniform_initializer

Keras中也称为glorot_uniform,用来初始化卷积核,目的是为了使得每一层的方差都尽可能相等,使网络中的信息更好地流动.则将每一层权重初始化为如下范围内的均匀分布:其中j代表第几层卷积层,n
D_Major·2019-07-23 10:22

LSTM函数详解

keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform
hellocsz·2019-03-25 18:03

Keras的dense层及其各种初始化方法

keras.layers.core.Dense(units,#代表该层的输出维度activation=None,#激活函数.但是默认lineruse_bias=True,#是否使用bkernel_initializer='glorot_uniform
bebr·2019-01-11 21:06

Keras Recurrent Layers 解析

GRUkeras.layers.recurrent.GRU(input_dim,output_dim=128,init='glorot_uniform',inner_init='orthogonal',
bebr·2018-12-30 11:06

keras：4)LSTM函数详解

keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation=‘tanh’,recurrent_activation=‘hard_sigmoid’,use_bias=True,kernel_initializer=‘glorot_unifo
witsmakemen·2018-11-03 19:57

Keras卷积神经网络补充

padding='valid',data_format=None,dilation_rate=(1,1),activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform
marsjhao·2018-09-01 20:23

LSTM详解

keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform
Mr_Brooks·2018-05-28 16:30

通过方差分析详解最流行的Xavier权重初始化方法

本文尝试用Glorot和Bengio在他们论文中使用的推导以探讨深度神经网络中的权重初始化问题，并更好地说明为什么他们的方法解决了神经网络面临的训练问题。最全的DNN概述论文：详解前
机器之心V·2018-01-10 06:24

keras：4)LSTM函数详解

keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform
PJ-Javis·2017-08-28 11:18

keras——常用层

Dense层keras.layers.core.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform'
gufeng_1992·2017-06-10 22:30

Keras学习笔记（一）

对上一层的神经元进行全部连接，实现特征的非线性组合）keras.layers.core.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform
gjq246·2017-05-23 11:41
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