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  1. Pytorch 实现权重初始化

  2. 今天小编就为大家分享一篇Pytorch 实现权重初始化，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38707061

  1. pytorch自定义初始化权重的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch自定义初始化权重的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38678057

  1. Pytorch 实现权重初始化

  2. 在TensorFlow中，权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的。 而PyTorch则提供了另一种方法：首先应该声明张量，然后修改张量的权重。通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权重初始化为直接访问张量的属性。 1、不初始化的效果 在Pytorch中，定义一个tensor，不进行初始化，打印看看结果： w = torch.Tensor(3,4) print (w) 可以看到这时候的初始化的数值都是随机的，而且特别大，这对网络的训练必定不好，最后导致精度提不上，甚至损失无法收

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38638688

  1. pytorch自定义初始化权重的方法

  2. 在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。 核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，pytorch中各层权重的数据类型是nn.Parameter，而不是Tensor或者Variable。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim im

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38581777

  1. AI之梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测

  2. 梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸随机初始化模型参数PyTorch的默认随机初始化Xavier随机初始化考虑环境因素协变量偏移标签偏移概念偏移Kaggle 房价预测实战获取和读取数据集预处理数据训练模型对数均方根误差实现K折交叉验证模型选择预测并在Kaggle中提交结果 梯度消失和梯度爆炸   深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。   当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。   假设一个层数为L的多层感知

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    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：296960
    • 提供者：weixin_38733875

  1. 《动手学深度学习》pytorch版笔记2

  2. 《动手学深度学习》pytorch版笔记2 Task3 过拟合、欠拟合及其解决方案 这部分内容比较简单，写下问题吧，再挖几个坑 1.模型复杂度如何改变，三阶到一阶等 2.L2范数正则化为什么是权重衰减的一种方式？ 梯度消失，梯度爆炸 1.初始化过程 2.标签偏移的概念 3.数据处理过程 循环神经网络进阶 GRU，LSTM中的门结构实现起来还挺复杂的，有空再自己实现一遍吧。另外深度循环神经网络貌似叫多层循环神经网络，印象中一般不会堆叠很多层，有空再研究一下吧 Task4 机器翻译及相关技术 机器翻

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38686677

  1. Learn Pytorch in 14 days (Task2）

  2. 7. 梯度消失、梯度爆炸、kaggle房价预测 7.1 目的 了解基本建模过程 7.2 概念 （1）梯度消失和梯度爆炸 梯度消失：层数太多以后，因为权重系数小于0，输出层的结果趋近于0. 梯度爆炸：层数太多以后，因为权重系数大于0，输出层的结果趋近于无穷大。 （2）随机初始化模型参数 pytorch默认随机初始化：torch.nn.init.normal_()，使模型权重采用正态分布的随机初始化。 Xavier随机初始化：假设某全连接层的输入个数为a，输出个数为b，Xavier随机初始化将使该层

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：379904
    • 提供者：weixin_38592611

  1. Pytorch——梯度下降的变化，数据预处理，权重初始化，防止过拟合

  2. 文章目录梯度下降的变化1. SGD随机梯度下降2. Momentum3. Adagrad4. RMSprop5. Adam数据预处理1. 中心化2. 标准化3. PCA主成分分析4. 白噪声权重初始化1. 随机初始化2. 稀疏初始化3. 初始化偏置（bias）4. 批标准化（Batch Noemalization）防止过拟合1. 正则化2. Dropout 梯度下降的变化 1. SGD随机梯度下降 每次使用一批（batch）数据进行梯度的计算，而不是计算全部的梯度 2. Momentum SGD

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38728276

  1. pytorch实现task3——过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

  2. 过拟合、欠拟合及解决方案在之前自己已经使用较多较熟练，故跳过。 梯度消失、梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 在神经网络中，通常需要随机初始化模型参数。随机初始化模型参数的方法有很多。在线性回归的简洁实现中，我们使用torch.nn.init.normal_()使模型net的权重参数采用正态分布的随机初始化方式。不过，PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38690739

  1. 动手学深度学习PyTorch版 | （3）过拟合、欠拟合及其解决方案

  2. 文章目录一、过拟合、欠拟合概念二、多项式函数拟合实验2.1 初始化模型参数2.2 定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合（正常）线性函数拟合（欠拟合）训练样本不足（过拟合）2.3 权重衰减L2 范数正则化（regularization）2.4 丢弃法丢弃法从零开始的实现简洁实现小结 一、过拟合、欠拟合概念 训练模型中经常出现的两类典型问题： 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差 过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。有很多因素可能导致这两

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：302080
    • 提供者：weixin_38526650

  1. wageubn:WAGEUBN的pytorch实施-源码

  2. 付诸行动 rububn的pytorch实现。 注意 此基于与相同的框架 rububn的模块 功能功能 function是torch.nn.modules的重新torch.nn.modules 。 除了原始函数中使用的所有args外，量化函数还获得2种可选参数： bit_width和retrain 。 bit_width有2种类型：权重/偏差或激活。 如果retrain为True ，则模块将处于retrain模式，且log2_t可训练。 否则，在静态模式下， log2_t由初始化确定并且不可训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42168265

  1. 深度学习纳米学位：深度学习纳米学位（Udacity）中的练习和材料-源码

  2. 深度学习（PyTorch） 该存储库包含与Udacity的有关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下，笔记本会引导您实现诸如卷积网络，循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题，例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中，项目由真人（Udacity审阅者）审阅，但是此处也提供了起始代码。 目录 讲解 神经网络导论 ：了解如何实现梯度下降并将其应用于学生录取数据中的预测模式。 ： 您建立情感分析模型，预测某些

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：153092096
    • 提供者：weixin_42121725

  1. deep-learning-v2-pytorch：最新的深度学习ND程序的项目和练习https：//www.udacity.comcoursedeep-learning-nanodegree--nd101-源码

  2. 深度学习（PyTorch） 该存储库包含与Udacity的有关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下，笔记本会引导您实现诸如卷积网络，循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题，例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中，项目由真人（Udacity审阅者）审阅，但是此处也提供了起始代码。 目录 讲解 神经网络导论 ：了解如何实现梯度下降并将其应用于学生录取数据中的预测模式。 ： 您建立情感分析模型，预测某些

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：103809024
    • 提供者：weixin_42131316

  1. Super-mario-bros-A3C-pytorch：超级马里奥兄弟的异步优势Actor-Critic（A3C）算法-源码

  2. [PYTORCH]扮演超级马里奥兄弟的非同步优势演员评判（A3C） 介绍 这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用纸异步方法用于深强化学习引入异步优势演员，评论家（A3C）算法。 样品结果 动机 在我实施该项目之前，有多个存储库可以很好地重现本文的结果，这些存储库可以在Tensorflow，Keras和Pytorch等不同的常见深度学习框架中进行。 我认为，其中大多数都很棒。 但是，它们似乎在许多方面都过于复杂，包括图像的预处理，环境设置和权重初始化，这使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：314572800
    • 提供者：weixin_42100129

  1. 动手学深度学习（Pytorch版）task3-5打卡

  2. 对于task3-5的内容进行打卡 Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶 模型复杂度和误差之间的关系 权重衰减的计算公式： Xavier初始化 梯度裁剪 循环神经网络中较容易出现梯度衰减或梯度爆炸，这会导致网络几乎无法训练。裁剪梯度（clip gradient）是一种应对梯度爆炸的方法。假设我们把所有模型参数的梯度拼接成一个向量 g ，并设裁剪的阈值是 θ 。裁剪后的梯度为： GRU 重置门用于捕捉时间序列里的短期依赖关系 更新门有助于捕捉时间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：773120
    • 提供者：weixin_38735790

  1. pytorch网络参数 weight bias 初始化详解

  2. 权重初始化对于训练神经网络至关重要，好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生。 在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考。 注意：第一种方法不推荐。尽量使用后两种方法。 # not recommend def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) elif clas

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_38740130