LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
结果如上图所示,随着类数量的增加,带有语义标签的数据变得越来越难以拟合,因为模型必须对其权重中的每个样本进行编码。相比之下,随机标记的数据变得更容易拟合,因为模型不再被迫为语义上不同的样本分配相同的类标签。预测泛化神经网络偏向于拟合语义连贯的标签而不是随机标签,而且,与随机标签相比,网络拟合语义标签的...
ICML 2024 | 特征污染:神经网络会学习不相关特征而泛化失败
具体而言,我们可以证明在经过足够的SGD迭代后,网络中至少有相当一部分的神经元都会被倾向于而与一个类别的样本保持正相关(我们称之为该神经元的正样本,并用表示其类别),而与另外一个类别的样本保持负相关(我们称之为该神经元的负样本,并用表示其类别)。这就会导致这些神经元的激活具有类别不对称性,如定理...
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
好的复习方法(即良好的拟合)应该是理解概念和解题方法,这样无论遇到什么样的新题,你都能够举一反三,应对自如。25.微调(Fine-Tuning)解释:在机器学习中,对一个预训练模型进行额外训练,使其更好地适应特定任务的过程。大白话解释:就像你已经学会了基础的数学,但为了参加数学竞赛,你需要做更多的练习题来“微...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
Dropout层是一种在神经网络中常用的正则化技术,用于防止模型过拟合。其核心思想是在每次训练过程中随机“丢弃”一部分神经元,即将这些神经元的输出设为零,从而减少神经元之间的相互依赖,提高模型的泛化能力。具体来说,在每次训练迭代中,Dropout层会以一定的概率p随机选择一部分神经元,将它们的输出设为0,而其他神经...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
在数学建模竞赛中有四大模型,分别是预测类模型、优化类模型、评价类模型以及分类模型,但常用的其实是三大模型,所以数乐君接下来会着重介绍这三大模型。预测类模型常用的预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
残差连接降低了梯度消失问题的影响,同时残差映射的拟合相比于直接映射更容易优化,训练难度更低,这就代表着能够设计层次更深、更复杂的网络,进而提高模型的性能(www.e993.com)2024年10月23日。残差连接能够使深度神经网络模型具有一定程度的可恢复性。即使一个残差块中的权重没有成功学到有用的特征,残差连接仍然可以传递原始输入信息,因为它...
卷积神经网络之Batch-Normalization
BN的引入极大的降低了sigmoid和tanh这样的激活函数梯度消失的风险;使用了BatchNormalization,初始化参数对神经网络的影响减小;BN算法降低了过拟合的风险,训练过程不需要太多的正则化,也可以不需要dropout了;新的观点认为ICS的解决并非BN算法有效的根本原因,loss变得平滑了才是主要原因;国外发表的论文还做了一个...
清华黄高等人发布首篇动态神经网络综述论文(报名线上直播)
开始正文之前,首先简要介绍下动态网络的概念。传统(静态)神经网络的使用流程为:1)固定网络架构,初始化网络参数;2)训练阶段:在训练集上优化网络参数;3)推理阶段:固定网络架构与参数,输入测试样本进行前向传播,得到预测结果。可以看出,静态网络在测试阶段,对所有的输入样本,均采用相同的网络架构与参数进行推理。与...
用Hinton的胶囊神经网络来识别空间关系 Part1: CNNs及其缺点
Dropout层;这一层通过随机的将一些激活了的神经元置零来实现“dropout”。这么做会使网络更加健壮(有点类似于你吃了不干净的东西,却帮助强化了你的免疫系统这么做之后网络对一些小的改变也能免疫了)还会减小过拟合。只有训练时会使用Dropout。最后的全连接层;对于分类问题,我们希望最后一层不同的神经元代表...
压缩下一个token通向超过人类的智能
首先,Alice将一份的Auto-Regressive神经网络m的训练代码f发送给Bob。该模型输入,建模的离散概率分布实现上可以是一个Decoder-onlyTransformer、或者LSTM/RNN。离散概率建模可以用Softmax来实现。注意,"模型大小"这个变量写在了f里,但模型的weightsθ其实是由f初始化并持续训练的...