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  1. tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码

  2. 今天小编就为大家分享一篇tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码，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_38627521

  1. tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码

  2. 以sign函数为例： sign函数可以对数值进行二值化，但在梯度反向传播是不好处理，一般采用一个近似函数的梯度作为代替，如上图的Htanh。在[-1,1]直接梯度为1，其他为0。 #使用修饰器，建立梯度反向传播函数。其中op.input包含输入值、输出值，grad包含上层传来的梯度 tf.RegisterGradient("QuantizeGrad") def sign_grad(op, grad): input = op.inputs[0] cond = (input>=-1)&

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38717896

  1. Different-ml：Keras Tensorflow 2中的差异机器学习-源码

  2. 使用autodiff和autoencoder进行差分深度学习 [在收到来自Savine的初步反馈和输入后，修订待定。] 笔记本提供了Brian Huge和Antoine Savine的差异机器学习方法的另一种技术实现（请参见工作论文和Risk ），并基于差异机器学习GitHub 提供的示例和实现为基础。 该笔记本可在Colab中执行，而无需进行其他设置。 笔记本的主要功能随Tensorflow 2中的Keras模型框架一起使用。笔记本为反向传播提供了两种替代实现： 在前馈模型（又称为双网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42132056

  1. MyGrad：一个纯pythonnumpy autograd张量库-源码

  2. 介绍mygrad mygrad是一个简单的以NumPy为中心的autograd库。 autograd库使您可以自动计算数学函数的导数。 该库既可以用作原型设计/测试工具，又可以作为学习基于梯度的机器学习的教育工具； 它易于安装，具有可读性和易于自定义的代码库，并提供模仿NumPy的时尚界面。 此外，尽管库很简单，它仍利用NumPy的矢量化来实现良好的性能。 这并不意味着要与PyTorch（与mygrad最相似）或TensorFlow之类的库竞争。 相反，它旨在为学习使用反向传播训练神经网络的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_42101384

  1. keras-vis：用于keras的神经网络可视化工具包-源码

  2. Keras可视化工具包 keras-vis是用于可视化和调试已训练的keras神经网络模型的高级工具包。 当前支持的可视化包括： 激活最大化 显着图 类激活图 默认情况下，所有可视化都支持N维图像输入。 即，它推广到模型的N维图像输入。 该工具包通过干净，易于使用和可扩展的界面将上述所有问题归纳为能量最小化问题。 与theano和tensorflow后端兼容，具有“ channels_first”，“ channels_last”数据格式。 快速链接 阅读位于的文档。 日语版为 。 加入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：45088768
    • 提供者：weixin_42134537

  1. 基于TensorFlow中自定义梯度的2种方式

  2. 前言 在深度学习中，有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制，特别是该节点操作不可导（比如阶梯除法如 ），如果实在需要对这个节点进行操作，而且希望其可以反向传播，那么就需要对其进行自定义反向传播时的梯度。在有些场景，如[2]中介绍到的梯度反转(gradient inverse)中，就必须在某层节点对反向传播的梯度进行反转，也就是需要更改正常的梯度传播过程，如下图的 所示。 在tensorflow中有若干可以实现定制梯度的方法，这里介绍两种。 1. 重写梯度法 重写梯度法指的是通过tens

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_38564598