时间：2022-09-22 15:58:41 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
Tanh函数的输出被置零，但Logistic函数的输出始终大于0。 非零中心化的输出偏移了下一层神经元的输入，进一步减慢了梯度下降的收敛速度。 最近忙着写论文，以前写的第8-9章的个人答案也从自己的个人博客转载到CSDN上分享，答案的正确性无法完全保证。
第2章机器学习概述2.2机器学习三要素模型学习规范优化算法2.2.1损失函数0-1损失函数0-1损失函数可以客观评价模型的好坏，但存在数学性质不好的缺点。 不连续，导数为0，难以优化。 如果在解答问题时不太清楚答案是什么，则运行代码可以很好地了解答案。 应用于机器学习时，不知道实际的映射函数，一般通过经验风险最小化和正则化进行参数学习。
1、神经网络与深度学习零基础自学
至此，只要与演习问题2-4中结构风险最小化目标函数一致，并按照演习问题2-4的方法求出最佳参数即可。 为了增强存储网络的存储容量，可以引入外部存储单元和读写机制，保存被称为存储增强神经网络(如神经图灵机、存储网络等)的网络中间状态。 简单的前馈神经网络全部连接层，即第I层的所有节点和第i 1层的所有节点各两个相连，所以两层之间的参数与两层的节点数相乘。
2、邱锡鹏神经网络与深度学习答案
首先，部分机器学习的基础Chapter 1引言1、为了学习好的标识，需要建立具有一定深度的模型，通过学习算法使模型能够自动学习到最初更好的特征表示。 训练时，在参数更新不当后，如果首先某个隐层的ReLU神经元不能在所有训练数据下激活，则该神经元自身参数梯度永远为0，在以后的训练过程中可能永远无法激活，甚至出现在其他隐层。
3、神经网络与深度学习4章
本文的深度学习框架基于MXNet/GLUON框架，安装方便，使用方便。 由于手动求导并转换成计算机程序的过程非常琐碎、容易出错，实现神经网络效率非常低。 分析了公式6.50用作循环神经网络状态更新公式时可能发生梯度爆炸的原因，并给出了解决方法。 如果网络层数很深，梯度会不断衰减或消失。 是的，整个网络的训练很难。 即坡度消失问题和坡度方差问题。
4、神经网络与深度学习试题及答案
分析了公式( 6.50 )用作循环神经网络状态更新公式时可能发生梯度爆炸的原因，并给出了解决方法。 部分习题：习题5-3，分析11滤波器在卷积神经网络中的作用通过修正其中之一可降维。
在由线性输出层和具有使用了Sigmoid函数的有界函数等至少一个压缩性的激活函数的隐层构成的前馈神经网络中，只要该隐层神经元的数量足够，则实数空间R D \mathbb{R}^D R D
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