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深度学习中的数值计算

本文首发自公众号:RAIS 前言 本系列文章为《Deep Learning》读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 ​数值计算 机器学习算法需要大量的数字计算,并且这些计算包含有一些迭代拟合的过程,在这个计算过程中,由于计算机的局限,无法完全精确的表示,因此总是存在误差的,小的误差经过迭代次数的增多,或者多个误差的叠加,甚至会使得算法不可用,系统失效。 上溢和下溢 下溢:在现有的精度无法表示那么小的数的时候,接近零的数四舍五入为零时,会发生下溢。 上溢:在现有的精度无法表示那么大的数的时候,数过大被近似为无限大的时候,会发生上溢。 解决办法:softmax 函数,也称 归一化指数函数,是逻辑函数的一种推广,将任意实数的 K 维向量映射到另外一个 K 维空间内,使得每一个元素都在 (0, 1) 之间。这里的 归一化 与之前在房价预测中提到的 标准化 不是一个概念(标准化对数据进行某种非线性变换,使其服从某一种分布,归一化对数值的范围进行缩放,不改变数据分布的一种线性变换)。 病态条件(poor conditioning) 这个词我觉得翻译不准确,但是大家都喜欢这么叫暂且先这么叫吧。一...

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