NVIDIA Jetson TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端,具备不错的GPU性能,可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2.这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持,因此,完全可以在桌面端训练好模型,然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理,这样可以达到生产落地的效果. 各种情况的硬件: https://developer.nvidia.com/embedded/develop/hardware 高性能低功耗NVIDIA®Jetson™系统可在边缘端提供用户最需要的实时人工智能(AI)性能

"Xavier"初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks>. 文章主要的目标就是使得每一层输出的方差应该尽量相等.下面进行推导:每一层的权重应该满足哪种条件才能实现这个目标. 我们将用到以下和方差相关的定理: 假设有随机变量x和w,它们都服从均值为0,方差为σ的分布,且独立同分布,那么: •  

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

xavier算法 参考链接: http://proceedings.mlr.press/v9/glorot10a/glorot10a.pdf

趋势科技研究发现了一款Android恶意木马——Xavier.在谷歌Play应用市场中,超过800款Android应用感染了该恶意木马,影响数百万Android用户.感染的应用范围覆盖图片编辑器,墙纸和铃声转换器等.受感染的用户绝大多数来自亚洲东南部国家,如越南.菲律宾和印度尼西亚,美国和欧洲的感染人数较少. 对比此前恶意广告木马,Xavier的功能及特征更为复杂.首先他具备远程下载恶意代码并执行的能力.其次,它通过使用诸如字符串加密,Internet数据加密和模拟器检测等方法来保护自己不被检测

2018-12-06 16:25:08 首先我们先来看一下求解梯度的公式,以下面三层的网络为例: 如果w初始化为大于1的数字,在深层神经网络计算梯度的时候就会出现梯度爆炸的现象: 如果w初始化为小于1的数字,在深层神经网络计算梯度的时候就会出现梯度消失的现象: 那么该如何初始化权重值呢? z = w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn 我们希望的是当n很大的时候,z的值不要过大. 其中一个方法就是通过修改方差的方法来完成这个操作,假设我们最初初始化的数值是N(0, 1

“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks>,可惜直到近两年,这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可. 为了使得网络中信息更好的流动,每一层输出的方差应该尽量相等. 基于这个目标,现在我们就去推导一下:每一层的权重应该满足哪种条件. 文章先假设的是线性激活函数,而且满足0点处导数为1,即  现在我们先来

AJPFX:价格图表的类型 柱状图 它是反映价格行为的一种最基本的图表.每一根柱代表一段时间——最短为1分钟,最长为数年.随着时间的推移,柱状图反映出不同的价格形态. 蜡烛图 不同于简单的柱状图,蜡烛图的每一根烛线代表了一段时间的最高价.最低价.开盘价及收盘价.蜡烛图提供给我们更强的视觉信息. 点线图 点线图类似柱状图,不同的是用多个X及O来标示价格走势的变化.点线图与时间无关,只强调价格变化. AJPFX:技术指标的类型 趋势指标 趋势指标将价格数据进行平滑处理,这样即比较容易分辨一个持续的上

https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78668884 https://blog.csdn.net/kangroger/article/details/61414426 https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8027283.html 神经网络中权值初始化的方法 <Understanding

1. 摘要 本文尝试解释为什么在深度的神经网络中随机初始化会让梯度下降表现很差,并且在此基础上来帮助设计更好的算法. 作者发现 sigmoid 函数不适合深度网络,在这种情况下,随机初始化参数会让较深的隐藏层陷入到饱和区域. 作者提出了一个新的参数初始化方法,称之为 Xavier 初始化,来帮助深度网络更快地收敛. 2. 激活函数的作用以及训练过程中的饱和现象 2.1. 三种激活函数 \[Tanh(x)=\frac{1-e^{-x}}{1+e^{-x}}\] \[Sigmoid(x)=\frac

上个月的时候,向TradingView申请K线图行情插件,填了各种资料,被问了N多问题,结果却仍是不愿意提供插件给我们. 于是,我们自己开发了一个BitTre行情查看与技术指标系统, 这套系统被国内多个交易所使用,功能与易用性秒杀TradingView. 效果如下

http://zhidao.baidu.com/link?url=glKK7n0JUgqgrvfx2Gzd937-5zZg1bC615MwAp0P_mrYDytnMUpjoOQgYU871ny8St1NSFougCorsU7Pwmel1_ 指数图中白线代表的是那些权重股(如中国石油等)加权后走势:黄线则是市场所有股票的走势. 个股分时中白线是个股的即时价格:黄线则是当天到目前为止的平均价格. 在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,

本文内容:1. Xavier 初始化2. nn.init 中各种初始化函数3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)服从~U(a,b) U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)服从~N(mean,std) N

创建: 2017/05/16   更新: 2017/05/30 更新: 2017/10/14 标题加上[WIP],增加创建时间  指标名称  函数原型(prototype)  参考与分析 (reference)   accelerator oscillator  加速震荡指标  double iAC(  string symbol,  int timeframe,  int shift)  symbol - 要计算指标数据的货币对名称.  NULL表示当前货币对.  timeframe - 时间

首次使用MT4平台时系统会将MT4所有文件都加载到了Windows用户目录下,导致在MT4安装位置添加了技术指标后,MT4平台也无法找到技术指标,关于这个问题的解决方法如下 MT4是一款享誉盛名的市场行情接收软件,拥有不小的用户规模.但在Windows8上首次使用MT4平台时系统会将MT4所有文件都加载到了Windows用户目录下,导致在MT4安装位置添加了技术指标后,MT4平台也无法找到技术指标!下来我们就来讲讲如何解决这个问题. 解决方法 系统默认隐藏系统文件/文件夹,我们将这些文件夹显示出

在 caffe mnist tutorial 的实现中,有如下的语句: weight_filter = {type: "xavier"}; 随后的解释中指出,本实现将使用 xavier 算法通过输入和输出神经元的数目自动确定权值矩阵的初始化大小. 通过本文第三部分的推导,使用 xavier 初始化权值矩阵是为了保证输出和输入尽可能地服从相同的概率分布(注,数据预处理中已对将输入去均值). 1. caffe 下的 xavier 实现 caffe 中,网络参数初始化通过从一个 0 均值和特

目录 权重初始化最佳实践 期望与方差的相关性质 全连接层方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU He 2015 for PReLU caffe中的实现 小结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 权重初始化最佳实践 书接上回,全0.常数.过大.过小的权重初始化都是不好的,那我们需要什么样的初始化? 因为对权重\(w\)的大小和正负缺乏先验,所以应初始化在

设计好神经网络结构以及loss function 后,训练神经网络的步骤如下: 初始化权值参数 选择一个合适的梯度下降算法(例如:Adam,RMSprop等) 重复下面的迭代过程: 输入的正向传播 计算loss function 的值 反向传播,计算loss function 相对于权值参数的梯度值 根据选择的梯度下降算法,使用梯度值更新每个权值参数 初始化 神经网络的训练过程是一个迭代的过程,俗话说:好的开始就是成功的一半,所以的权值参数的初始化的值对网络最终的训练结果有很大的影响. 过大或者

“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks>,可惜直到近两年,这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可. 为了使得网络中信息更好的流动,每一层输出的方差应该尽量相等.基于这个目标,现在我们就去推导一下:每一层的权重应该满足哪种条件.文章先假设的是线性激活函数,而且满足0点处导数为1,即 现在我们先来分析一

在tensorflow中,有一个初始化函数:tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer.Tensorflow 官网的介绍为: variance_scaling_initializer( factor=2.0, mode='FAN_IN', uniform=False, seed=None, dtype=tf.float32)1234567Returns an initializer that generates tensors without s

1)分辩率(Resolution) 指数字量变化一个最小量时模拟信号的变化量,定义为满刻度与2n的比值.分辩率又称精度,通常以数字信号的位数来表示.     2) 转换速率(Conversion Rate)是指完成一次从模拟转换到数字的AD转换所需的时间的倒数.积分型AD的转换时间是毫秒级属低速AD,逐次比较型AD是微秒级属中速AD,全并行/串并行型AD可达到纳秒级.采样时间则是另外一个概念,是指两次转换的间隔.为了保证转换的正确完成,采样速率(Sample Rate)必须小于或等于转换速率.因