神经网络中梯度的概念,神经网络梯度公式推导

BP神经网络的MATLAB训练Gradient是什么意思？Performance是什么意思？，大神能解释一下吗？谢谢了

Gradient是梯度的意思，BP神经网络训练的时候涉及到梯度下降法，表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数（步长）的关系。

Performance是神经网络传递误差大小的意思，表示为均方差与训练过程迭代次数（步长）的关系。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

bp神经网络中的gradient是什么意思

神经网络中梯度和参数变化量有区别吗

试试将训练函数变为trainlm，这个比较快速精度也高。梯度下降法有时会出问题的。

traingdm是带动量的梯度下降法，trainlm是指L-M优化算法，trainscg是指量化共轭梯度法，除此之外还有traingdx、traingda等，都是权值的训练算法。

看MATLAB结合神经网络的基础书上都有介绍。

tansig和logsig统称Sigmoid函数，logsig是单极性S函数，tansig是双极性S函数，也叫双曲正切函数，purelin是线性函数，是节点的传输函数。

梯度是什么意思？

梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

设体系中某处的物理参数(如温度、速度、浓度等)为w，在与其垂直距离的dy处该参数为w+dw，则称为该物理参数的梯度，也即该物理参数的变化率。

如果参数为速度、浓度、温度或空间，则分别称为速度梯度、浓度梯度、温度梯度或空间梯度。在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。

什么是梯度消失?如何加快梯度下降的速度

累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。

方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。

避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x<0，的时候一样会导致无法学习。

利用一些改进的ReLU可以在一定程度上避免梯度消失的问题。例如，ELU和LeakyReLU，这些都是ReLU的变体。

神经网络权值是啥意思？

神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：{}=;{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。

神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。网络是由若干节点和连接这些节点的链路构成，表示诸多对象及其相互联系。

在1999年之前，人们一般认为网络的结构都是随机的。

但随着Barabasi和Watts在1999年分别发现了网络的无标度和小世界特性并分别在世界著名的《科学》和《自然》杂志上发表了他们的发现之后，人们才认识到网络的复杂性。

网络会借助文字阅读、图片查看、影音播放、下载传输、游戏、聊天等软件工具从文字、图片、声音、视频等方面给人们带来极其丰富的生活和美好的享受。

汉语中，“网络”一词最早用于电学《现代汉语词典》（1993年版）做出这样的解释：“在电的系统中，由若干元件组成的用来使电信号按一定要求传输的电路或这种电路的部分，叫网络。

”在数学上，网络是一种图，一般认为专指加权图。网络除了数学定义外，还有具体的物理含义，即网络是从某种相同类型的实际问题中抽象出来的模型。

在计算机领域中，网络是信息传输、接收、共享的虚拟平台，通过它把各个点、面、体的信息联系到一起，从而实现这些资源的共享。网络是人类发展史来最重要的发明，提高了科技和人类社会的发展。

qnn是什么意思网络用语

神经网络（QNN）的方法，在运行时具有极低精度（例如1bit）权重和激活的神经网络。在训练时期，量化的权重和激活值被用于计算参数梯度。

在前向传递期间，QNN大大减少了内存大小和访问，并用按位运算代替了大多数算术运算。结果，预期功耗将大大降低。我们通过MNIST，CIFAR-10，SVHN和ImageNet数据集训练了QNN。

由此产生的QNN可以达到与32-bit同类网络相当的预测精度。例如，我们的AlexNet量化版本具有1-bit权重和2-bit激活，可实现51％的top-1准确性。

此外，我们还将参数梯度量化为6-bit，这使得仅使用按位运算就可以进行梯度计算。

在PennTreebank数据集上对量化的递归神经网络进行了测试，并仅使用4-bit就获得了与32-bit相当的准确性。

最后但并非最不重要的一点是，我们对二进制矩阵乘法GPU内核进行了编程，与未优化的GPU内核相比，使用它可以使MNISTQNN的运行速度快7倍，而不会降低分类精度。QNN代码已开源。