精华内容
下载资源
问答
  • 梯度气压和梯度温度统一归为梯度密度,从而提出了梯度密度的概念,从理论上讨论了梯度密度对于超强飞秒(fs)脉冲成丝和等离子体通道形成和演化过程的影响。进一步提出了理想密度曲线的概念,并且对于各种不同情况...
  • 质子交换膜燃料电池(PEMFC:Proton Exchanges Membrane Fuel Cell)水管理是其可靠高效运行的关键,利用多孔介质毛细压力理论建立了PEMFC梯度扩散层液态水传输模型。在此基础上计算了催化层/扩散层和扩散层/流道...
  • 在传统多波长迭代算法的基础上, 引入角谱传输理论梯度加速函数, 提出一种快速收敛的相位恢复迭代算法--多波长梯度加速迭代算法。该算法利用不同波长的光源经过相同光路在固定位置处所探测的光场强度信息, 通过迭代...
  • 基于氟化聚合物梯度折射率圆对称塑料光纤(PF-GIPOF)的传输参量计算,分析其传输特性,推导出频域基带功率传输函数,得到一种参数完整的色散计算模型。理论分析了光源特性、模式时延和模式损耗对带宽的影响并对色散进行...
  • 对延迟随机并行梯度下降(D-SPGD)算法在远距离相干合成中倾斜控制进行...理论研究结果表明,该算法可以明显降低传输延时对控制带宽的限制,显著提高远距离系统倾斜控制的效果,有望在远距离相干合成系统中得到实际应用。
  • 由衍射理论和干涉理论及其几何光学系统地研究几种不同轴棱锥的光传输特性。分别对传统轴棱锥、开诺全息型轴棱锥、椭圆轴棱锥和梯度轴棱锥的特性进行相关的模拟分析。结果表明, 开诺全息型轴棱锥可以得到传输距离更长...
  • 在4维场论中探讨了由手征异常引起的非线性传输现象,该场论全息定义为Schwarzschild-AdS 5中的U(1)V×U(1)Maxwell-Chern-Simons理论。首先,在存在外部电磁场的情况下, 推导出矢量和轴向电流的一般形式。 然后...
  • 根据轨距/重力对应关系,我们计算了在垂直磁场存在下强相互作用材料的热电动力学和传输特性。 如果具有Dirac类谱的3 + 1维系统靠近粒子-孔对称点,则认为它是一个强相互作用的系统。 已经通过两个相互作用的矢量场对...
  • 这是在由Schwarzschild–AdS 5时空中的异常U(1)V×U(1)A Maxwell理论组成的全息模型内进行的手性异常诱导传输的第二项研究。 在第一部分中,在存在静态空间不均匀外部磁场的情况下,考虑了手性磁/分离效应(CME ...
  • 在短平均自由程的极限内,相对论动力学理论通过系统地改善梯度梯度产生了流体动力学。 在目前的工作中,考虑了在较大的平均自由程的相反极限处系统地改善的膨胀,从而描述了几乎但不是完全不相互作用的粒子动力学。 ...
  • 简要介绍了热声振荡的基本原理和特点,在具有偏置温差的热声核声通道中熵波和振荡流体的相互...系统中等温流体管道内工质运动的传输矩阵为辛矩阵,而存在温度梯度的热声回热器中气体工质微团的传输矩阵可以通过变量代换,
  • 地球物理matlab源代码PFAST:用于传输和反射地震旅行时间层析成像的高性能软件包 概括 PFAST是基于并行地震层析成像的并行快速扫描方法的缩写。 本文档为用户提供了快速入门使用该程序的基本教程(PFAST) 在2-D / 3...
  • 高效光传输仿真的实用路径指南 该存储库包含作者对的研究论文的导向单向路径跟踪器的实现 ,以及对算法的一些改进,这些改进已在中介绍。 它还包括一个可视化工具,用于由... 根据理论,通过梯度下降自动学习BSDF / SD
  • 一个blob中存储了两块数据——data(普通数据)和diff(梯度)。 1.2Layer的计算和连接 一个 layer层通过bottom和top传输数据。每个layer定义了三种重要的运算:setup,forward,backward。 caffe自定义

    第一章 Blobs, Layers, and Nets:Caffe模型解析

    1.1Blob的存储与交换

    blob维数为NCHW。blob按行为主存储。例如一个卷积层中有96个3通道的1111的滤波器,blob维度为96311*11。

    1.1.1实现细节

    一个blob中存储了两块数据——data(普通数据)和diff(梯度)。

    1.2Layer的计算和连接

    • 一个 layer层通过bottom和top传输数据。每个layer定义了三种重要的运算:setup,forward,backward。
    • caffe自定义layer很容易(但我还不会,之后得学)。

    1.3Net的定义和操作

    • Net::Init()进行网络初始化。主要实现两个操作:创建blobs和layers以搭建整个网络DAG图。初始化会检查网络结构是否正确,并会打印信息。
    • 网络构建完成后,通过设置Caffe::mode()函数中的Caffe::set_mode()实现在CPU或GPU上运行。

    1.3.1模型格式

    模型格式用protobuf语言定义在caffe.proto文件中。

    第二章Forward and Backward(前传/反传)

    2.1

    2.2

    2.3Caffe 中前传和反传的实现

    • Net::Forward()Net::Backward()方法实现网络的前传和后传,而Layer::Forward()Layer::Backward()计算每一层的前传后传。
    • 每一层都有forward_{cpu,gpu}()backward_{cpu,gpu}()方法来适应不同的计算模式。由于条件限制或者为了使用便利,一个层可能仅实现了CPU 或者GPU 模式。

    第三章Loss

    3.1Loss weights

    通过在层定义中添加一个loss_weight:<float>字段到该层的top,任何层都可以作为一个loss。。对于带后缀 。对于带后缀Loss层来说,有个隐式的loss_weight:1,对普通层来说,有个隐式的loss_weight:0

    第四章 Solver

    4.1

    caffe支持solvers包括:
    type:"SGD"随机梯度下降
    type:“RMSProp”

    4.2方法

    4.2.1SGD

    超参数设定有:学习率α和动量μ。

    4.2.6RMSProp

    展开全文
  • 理论和实验角度,系统研究了基于动力学相位和几何相位来实现对光自旋霍尔效应中的自旋分裂的操控,利用推广的费马原理,理论上分析了这两类相位对光束传输行为的影响。结果表明,几何相位可以操控光束的自旋分裂,...
  • 首先,利用连续时间 Markov 方法对问题进行建模,并利用基于摄动分析理论对系统模型进行分析,获得求解无线传感器网络能量效率最大化的最优睡眠时间梯度算法。最后通过理论结果和计算机仿真模拟的对比,验证了推荐...
  • 本构关系涉及所有阶跃梯度扩展,恢复为三个与矩量有关的传输系数函数:扩散,电导率和“磁”导率。 这些传递函数首先在流体力学极限中进行解析计算,在导数展开中直至三阶,然后在数值上获得动量的通用值。 我们还...
  • 实验室、现场和理论研究包括体积平均理论的应用、平均流模型的开发、溶质和粒子扩散的分析以及土壤物理学中的主题、河床和土壤中的水文和生物地球化学过程。我们在实验室和现场使​​用 PIV 和 PLIF,包括用于珊瑚礁...
  • 为了成功传输数据包,Backpressure算法需要形成从源节点到目的节点的递减队列差梯度。但是,形成队列差梯度需要一段时间并且所需时间的波动性大,容易导致数据包平均延迟变大。通过分析时间波动性的原因,提出了改进...
  • 结合单层的传输控制协议和跨层的联合拥塞与功率控制协议两个具体的设计实例,重点介绍面向大规模无线网络协议设计的优化分解理论,主要包括原始分解和对偶分解理论,以及次梯度迭代法。用这些数学工具针对上述两个...
  • 如把柯西问题用傅里叶变换变化为常微分方程问题,其解的一部分传输过程的时间空间变化为柯西问题 的动态解,即反映 Tokamak磁场问题,另一部分解反映场理论的初始分布。再利用椭圆型方程的基本解以及δ
  • 研究了热原子介质在电磁感应透明(EIT)条件下的近梯度折射率性质。理论研究表明,在考虑多普勒加宽后,介质仍能对物体起到自成像的作用。利用分步傅里叶方法,采用方格矩描述横向传输面的归一化点光强,同时引入像面...
  • 理论研究总结 提升通信性能,提高联邦学习训练效率,方案概括来说包括: 减少不必要的参数传输。 对模型或梯度进行压缩。 减少全局的训练次数。 异步的更新机制。 提升安全性,保障隐私数据安全。安全性...

    联邦学习进展总结

    理论研究总结

    1. 提升通信性能,提高联邦学习训练效率,方案概括来说包括:
      1. 减少不必要的参数传输。
      2. 对模型或梯度进行压缩。
      3. 减少全局的训练次数。
      4. 异步的更新机制。
    2. 提升安全性,保障隐私数据安全。安全性威胁主要来自两个方面:一是来自外部的威胁,例如针对联邦学习客户端或服务端的外部攻击、传输过程中可能存在的信息泄露等。二是来自内部的威胁,也就是当参与联邦学习训练的客户端或服务端是一个恶意的参与方,它会通过篡改模型的参数或数据、加入后门等策略达到攻击的效果。

    针对来自外部的攻击,可以采用同态加密、多方安全计算、差分隐私等隐私保护技术。

    针对来自内部的攻击,当前的策略包括:

    1. 异常检测。包括对异常模型的检测,也包括对异常客户端的检测。
    2. 采用更随机的挑选策略。在每一轮迭代过程中,都会挑选一部分客户端设备而不是全部参与下一轮训练。
    1. 模型公平性和收敛性。在联邦学习中,每个参与方本地的训练数据都是独立提供的,即数据通常是非独立同分布(Non-IID)的;另一方面是各参与方提供的数据量大小不等。

    缓解Non-IID的一种策略是通过对多方的客户端数据分布进行学习,得到一个生成模型,然后将其发送给各参与方,让各参与方生成更多分布均匀的数据。

    未来展望

    联邦学习的可解析性

    模型的可解析性是当前人工智能的研究热点。特别是在将算法模型落地到工业界时,我们需要向客户解析产生这个结果的原因。

    面向客户开发人员两个群体,可解析性主要包括模型结构的可解析性和模型结果输出的可解析性两个方面。

    1. 模型结构的可解析性:即通过可视化、参数分析等方式让用户理解复杂的内部结构,通过对比实验解释模型的运行原理。
    2. 模型结果的可解析性:一个典型的机器学习流程包括模型训练和模型推断两个阶段。为了使结果的输出可解析,当前一般采取的策略包括两种:
      1. 训练的模型采用可解析的模型,主要包括线性模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型和K近邻算法。
      2. 采用模型无关的可解析策略。模型无关的可解析性策略将解释与机器学习模型分离。模型无关的解释方法相对于可解析性模型的最大优势在于其灵活性,能应用到任意的模型上。

    面向监管立法机构人员参与方,以下几个问题是特别关心的问题:

    1. 模型的隐私损失解析:在联邦学习的落地应用中,通常需要在模型效率、模型准确度和数据的隐私损失之间取一个平衡点。
    2. 联邦学习的公平性解析:参与联邦学习训练的参与方至少有两个,每个参与方都期望自身的数据和模型能够对联邦社区做出贡献。如果能够在不泄露隐私的前提下,将每个参与方对全局模型的贡献以某种方式展示出来,就能提高每个参与方的积极性,促进联邦学习生态的发展。

    联邦学习的公平性激励机制

    要想使联邦学习模型取得好的效果,需要各参与方持续提供高质量的训练数据,同时让更多的参与方加入联邦生态,就要通过鼓励联邦生态中的参与方多做贡献,并且能够根据对模型的贡献度分配来激励参与者——这就是联邦学习的公平性机制问题。

    激励机制通常与博弈论等数学知识关系密切,当前的研究仍在起步阶段,在今后的发展中有很大的研究价值和应用空间。

    联邦学习的模型收敛性和性能分析

    从效率角度来说,目前联邦学习仍然有许多需要提升的地方。

    1. 有限资源下的参数调节。在联邦学习中,除了具有与深度学习或传统机器学习相似的优化函数选择,例如学习率、批量大小、正则化等,还要考虑聚合规则、每个迭代中选择的客户端数量、本地每轮的迭代数量等参数选择。
    2. 有限的通信带宽及设备的不可靠性。在靠近终端设备的节点,或则互联网中靠近终端的端方用户,通常拥有较低的网络带宽和通信效率。同时,这种网络连接可能有较高的花费,或者无法保证完全稳定在线。
    3. 非独立同分布的数据。与中心化的机器学习训练过程相比,这种数据分布造成的影响将降低模型训练效果。未来的几个研究方向包括对目标函数进行改进、对优化函数进行改进等。
    4. 特殊数据的处理。在很多时候,引入的新数据可能与之前所有参与方使用的数据完全不同,从而被误判为异常数据。对这种特殊数据的处理,当前联邦学习还没有一个很好的解决方案。

    本读书笔记系列针对2021年5月出版的《联邦学习实战》(见下图),后续部分将逐步更新

    展开全文
  • 当时的目标是专注于理论和新思想,因此,此代码并不像您期望的那样被设计和传输,因此其代码不那么干净。 尽管有先前的经验,但实施的3D算法的核心可能有助于获取研究思路和指导。 这是共享此回购协议的主要动机。 ...
  • 以琼斯矩阵为基础,建立了双消偏光纤陀螺(DFOG)系统的光路传输模型,推导出偏振串扰误差的理论表达式。仿真分析了消偏器的45°角误差,偏振串扰点功率耦合,Y 波导有限消光比以及环内偏振旋转角对消偏光纤系统偏振...
  • 激光发射系统通常受到瞄准误差的影响,使得发射光束的中心偏离靶目标,造成能量传输损失和系统性能下降。激光对目标照明后的散射回光信号可以反映瞄准误差的信息,通过对散射回光信号的测量可以对瞄准误差进行修正来...
  • 热微泡通常直接从加热器中生长,并且呈球形,以... 还通过实验和理论研究了由微加热器引起的其他动态行为,例如恒定生长,定向传输和聚结。 结果不仅有助于理解气泡动力学,而且对开发新型基于光热气泡的器件也很有用。
  • Highway Networks

    2017-05-17 16:18:32
    理论和经验表明神经网络的深度是至关重要的。但是训练深层次的网络优势非常困难的。我们设计了一种简化的架构来训练基于梯度的训练方式。我们将这种架构称为highway net,因为其允许信息跨越几层来进行信息传输。...

    Abstract

    理论和经验表明神经网络的深度是至关重要的。但是训练深层次的网络优势非常困难的。我们设计了一种简化的架构来训练基于梯度的训练方式。我们将这种架构称为highway net,因为其允许信息跨越几层来进行信息传输。架构师通过条件单位,也就是gate unit进行调节网络中的信息流动。HighWay net能够训练非常深层次的神经网络。这些神经网络可以包含成千上百层可以包含各种各样的激活函数。

    1Introduction

    最近许多在监督学习中的图片都是应用的深度神经网络。网络的深度扮演了最重要的角色。

    理论方面,总所周知,深度神经网络代表的特点函数,在分类领域带来了指数级增加的效率。正如Bengio et al 所认为的,在复杂任务中,深度神经网络能够提高计算和统计效率。

    当然,训练神经网络不想简单的添加网络的操作一样简单。深度神经网络的优化已经被证明为相当困难的。这衍生出很多方面的研究,比如说,初始化策略,多阶段训练或者说,某些层的临时损失函数。


    我们提出的创新的结构,可以优化任意网络深度。这是因为我们应用了闸门机制(gating mechanism )进行调节信息流。由于闸门机制的运用使,信息及时穿越多层也不会衰减。

    在前期试验中,我们发现,highway net能够利用简单的随机梯度下降优化900层的网络。

    对于100层的神经网络,我们与传统的神经网络归一化的初始化进行了比较。我的得知,highway net的优化与网络的深度独立,we传统的就很不一样。而且,相比于Romero
    et al
     需要与训练,highway net可以直接对原始数据集进行训练而且能够得到相同的准确度。

    1.1标记

    加粗的字母表示向量和矩阵。斜体的大写字母表示转置。

    2Highway Networks

    平坦的前馈神经网络一般都包含L层

    H是放射矩阵,WH是参数。


    但是在Highway Network中,我们定义了两个额外的非线性转换。因此,


    其中T指的是传送门,C指的是携带门。这显示了输出的不同权重。为了简化,在本论文中C = 1 - T。


    为了保证公式(3)的合法性,的维度需要一样。特别的注意:


    类似的,雅克比行列式:


    一个highwaylayer


    展开全文
  • 激光在大气湍流中传输时会发生波前畸变, 从而降低无线光通信系统的性能。采用基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的无波前传感器自适应光学校正系统对远场的畸变波前进行校正。模拟结果表明, 校正后系统的斯特列尔比由...
  • 图像在获取、传输或变换过程中,限于硬件、环境、人为等因素,势必 会受到噪声的干扰,使其质量变差。为有效减少噪声,改善图像质量,以更好满足后续图像处理和应用的要求,图像滤波已成为图像预处理的一个重要环节...

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 46
精华内容 18
关键字:

梯度传输理论