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局部连接的神经网络时间复杂度

发布时间:2022-03-06 10:13:50

A. 神经网络训练过程中靠近输出层的参数学习速度快,而靠近输入层的参数学习速度慢

摘要 训练样本数必须多于网络模型的连接权数,一般为2~10倍,否则,样本必须分成几部分并采用“轮流训练”的方法才可能得到可靠的神经网络模型。

B. 谁能告诉我神经网络的时间复杂度啊,比如最传统的BP前馈网络,谢谢,急啊,十万火急!!!!!

神经网络其中一层的时间复杂度:O(n*m)
n为输入神经元个数,m为输出神经元个数

C. 如何更好的理解分析深度卷积神经网络

局部连接的概念参考局部感受域,即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入,因此相比普通神经网络的全连接层(下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接),卷积网络的某一个卷积层的所有节点只负责前层输入的某一个区域(比如某个3*3的方块)。这样一来需要训练的权值数相比全连接而言会大大减少,进而减小对样本空间大小的需求。

权值共享的概念就是,某一隐藏层的所有神经元共用一组权值。

这两个概念对应卷积层的话,恰好就是某个固定的卷积核。卷积核在图像上滑动时每处在一个位置分别对应一个“局部连接”的神经元,同时因为“权值共享”的缘故,这些神经元的参数一致,正好对应同一个卷积核。

顺便补充下,不同卷积核对应不同的特征,比如不同方向的边(edge)就会分别对应不同的卷积核。

综述

总体来说就是重复卷积-relu来提取特征,进行池化之后再作更深层的特征提取,实质上深层卷积网络的主要作用在于特征提取。最后一层直接用softmax来分类(获得一个介于0~1的值表达输入属于这一类别的概率)。

D. 如何计算一个卷积神经网络的复杂度

学习率实际和信号分析里的时间常数是一样的,学习率越小 学习会越精细,但同时学习速度也会降低,因为现实中很多模型都是非线性的,犹如一条曲线,梯度下降采用很多小直线迭代去逼近非线性的曲线,如果每一步跨度太大(学习率)就会失去很多曲线的扭曲信息,局部直线化过严重,跨度太小你要到达曲线的尽头就需要很多很多步,这就需要更多的样本,所以这个也要考虑实际问题再来决定学习率的。

E. 什么是神经网络的局部极小值

这是BP网络的缺陷问题,BP学习算法用梯度下降法调整网络的权值,对于凸状的误差函数来说,它有唯一最小值。但是对实际问题中经常遇到的非凸状误差函数却不能取得最佳的结果,甚至在网络训练后不知道误差函数是否取得全局最小。 推荐书《神经网络理论与matlab7实现》

F. 神经网络容易陷入局部极小特性的原因是什么

神经网络在作为一种搜索策略的时候,受搜索算法的控制,当解空间函数存在局部最小值时,如果搜索步长较小(动量较小),那么有可能在这个局部求解时求得的所有解都指向了极小值的方法,就是陷入的局部最小。
以BP为例,他是按照误差下降的最大梯度方向搜索,就好像地下有个坑,他是按照坡度最大方向找最低点,搜索步长就是迈的步长,走一步后找最大坡度方向迈下一步,如够一步不能迈出这个坑,那么你就永远在这个坑内转悠了。而其他地面可能存在的更低的点就找不到了。

G. 卷积神经网络中的局部连接是什么意思

网络的下一层和上一层之间通过卷积核连接,或者说上一层的数据和卷积核卷积之后得到下一层。在全连接网络中,上一层的每个数据和下一层的每个数据都会有关,局部连接的意思就是说下一层只和上一层的局部数据有关。

这张图就是局部连接,可以看到上一层只有3个单元和下一层连接(这张图的流程是从下到上,所以我说的上一层是最底层,下一层是按照箭头方向的上边那层)。

局部连接的作用是减少计算参数。

H. 为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的注意力机制相对更对于RNN系列及CNN系列算法有何优势

QA形式对自然语言处理中注意力机制(Attention)进行总结,并对Transformer进行深入解析。


二、Transformer(Attention Is All You Need)详解
1、Transformer的整体架构是怎样的?由哪些部分组成?
2、Transformer Encoder 与 Transformer Decoder 有哪些不同?
3、Encoder-Decoder attention 与self-attention mechanism有哪些不同?
4、multi-head self-attention mechanism具体的计算过程是怎样的?
5、Transformer在GPT和Bert等词向量预训练模型中具体是怎么应用的?有什么变化?

一、Attention机制剖析

1、为什么要引入Attention机制?

根据通用近似定理,前馈网络和循环网络都有很强的能力。但为什么还要引入注意力机制呢?

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