深度學習中的梯度消失和梯度爆炸是什么？有哪些方法可以解決？梯度消失的根源-深層神經網絡和反向傳播。目前，神經網絡的優(yōu)化方法都是基于bp算法的思想，即根據損失函數計算的誤差，采用梯度bp算法來指導深度網

深度學習中的梯度消失和梯度爆炸是什么？有哪些方法可以解決？

梯度消失的根源-深層神經網絡和反向傳播。目前，神經網絡的優(yōu)化方法都是基于bp算法的思想，即根據損失函數計算的誤差，采用梯度bp算法來指導深度網絡權值的更新和優(yōu)化。

梯度消失和梯度爆炸。在兩種情況下，梯度消失經常發(fā)生，一種是在深網絡中，另一種是使用不適當的損失函數，如sigmoid。梯度爆炸通常發(fā)生在深度網絡初始值和權重過大時。神經網絡的反向傳播是將函數的偏導數逐層相乘。因此，當神經網絡的層很深時，最后一層的偏差會因為乘以許多小于1的偏導數而變得越來越小，最后趨于0，導致淺層的權值不更新，即梯度消失。由于梯度爆炸的初始權值過大，前一層的變化比后一層快，導致權值增加和溢出，導致Nan值的產生。

使用sigmoid激活函數時，梯度消失問題更常見，而梯度爆炸問題只發(fā)生在非常窄的范圍內。

解決梯度消失問題的方法：添加BN層、使用不同的激活函數（relu）、使用剩余結構、使用LSTM網絡結構等

解決梯度爆炸問題的方法：添加BN層、使用不同的激活函數、梯度剪切（限制梯度范圍），權重正則化，使用LSTM網絡，重新設計網絡模型（減少層，學習）率，批量大?。?/p>

歡迎討論

人腦是怎么防止梯度消失和梯度爆炸的？

大腦中有近900億個神經元。如此龐大的網絡如何防止梯度消失和梯度爆炸？我認為，因為大腦不能一次激活所有的神經元，所以它把結果儲存在遠離大腦的地方。

人腦是如何工作的？

你給大腦一個圖像，同時激活整個大腦嗎？顯然不是。大腦被分割了。然而，在遙遠的地方存儲信息只是人腦算法的一小部分，這與動物和人類驚人的識別能力無關。我認為更多的是關于短期記憶的儲存（在它變成長期記憶之前）。

現在人們普遍認為人腦沒有DNN這樣的梯度返回機制。。。對生物學稍有了解就會發(fā)現神經元的傳遞是單向的。但是我們能有兩個神經元，一個前饋一個反饋嗎？目前的研究還沒有發(fā)現。。。一般認為這一環(huán)節(jié)是一個循環(huán)結構（RNN）。其次，新生動物的比率可能不需要學習掌握很多基本的信息處理能力。例如，牛、羊和馬生來就是要走路的。結果表明，它們的基因是預先編程的，具有一些基本的能力，如行走、運動和視覺，這是我們通過反向傳播訓練模型實現的。人類出生的原因看不清楚?，F有的解釋是，人類在出生時并沒有完全發(fā)育，否則嬰兒的頭太大，無法順利分娩。然而，大腦中肯定有一種機制來返回錯誤并改變突觸重量。

假如宇宙誕生于180億年前的大爆炸，那大爆炸之前是什么？

根據目前的天文學理論，宇宙在大爆炸之前是一個奇點。它有無限的質量和無限小的體積?，F在宇宙中所有的星系和物質、時間和空間都起源于這個奇點。但問題是，這種奇點是如何形成的？它是上帝創(chuàng)造的嗎？

恒星坍縮成中子星或黑洞。如果星系崩塌或宇宙崩塌，是否存在奇點。恒星的崩塌是由于它們自身的質量，而核反應的減弱是其原因之一。據估計，宇宙的崩塌也是由質量引起的，那么是什么促成因素呢？是什么使整個宇宙接近一個點。

能否用人工智能和機器長壽命的特征，讓它進行自主研發(fā)科技，以突破人類壽命的短板？

人工智能的發(fā)展提高了人類生活的幸福指數，但為什么人類的生活還有100歲？人類的壽命是注定不變的，還是不是靠科技來實現的？當我們學習人工智能的時候，當我們使機器越來越像人的時候，為什么我們不能把人發(fā)展成機器呢？既然人類可以發(fā)展飛機、手機和高速鐵路，突破人類自身的課題，那么只要有投資和研究，就應該有突破的可能。只是時間問題。地層完整性測試主要在下套管后進行。泵送泥漿提高井底壓力，測試套管鞋下地層是否能承受設計壓力，以觀察下一層鉆井時地層是否會被高井底壓力破壞。地層破裂試驗或地層損失壓力試驗（lot）是在裸眼上進行的試驗。試驗的目的是尋找一個較好的裂縫梯度，確定地層可接受的最大泥漿重量，以保證地層在以后的鉆井中因使用錯誤的泥漿而破碎，造成漏失