深度學(xué)習(xí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法都是基于bp算法的思想，即根據(jù)損失函數(shù)計(jì)算的誤差，采用梯度bp算法來指導(dǎo)深度網(wǎng)

深度學(xué)習(xí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法都是基于bp算法的思想，即根據(jù)損失函數(shù)計(jì)算的誤差，采用梯度bp算法來指導(dǎo)深度網(wǎng)絡(luò)權(quán)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(jīng)常發(fā)生，一種是在深網(wǎng)絡(luò)中，另一種是使用不適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)，如sigmoid。梯度爆炸通常發(fā)生在深度網(wǎng)絡(luò)初始值和權(quán)重過大時(shí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播是將函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)逐層相乘。因此，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層很深時(shí)，最后一層的偏差會因?yàn)槌艘栽S多小于1的偏導(dǎo)數(shù)而變得越來越小，最后趨于0，導(dǎo)致淺層的權(quán)值不更新，即梯度消失。由于梯度爆炸的初始權(quán)值過大，前一層的變化比后一層快，導(dǎo)致權(quán)值增加和溢出，導(dǎo)致Nan值的產(chǎn)生。

使用sigmoid激活函數(shù)時(shí)，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(nèi)。

解決梯度消失問題的方法：添加BN層、使用不同的激活函數(shù)（relu）、使用剩余結(jié)構(gòu)、使用LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(shù)、梯度剪切（限制梯度范圍），權(quán)重正則化，使用LSTM網(wǎng)絡(luò)，重新設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)模型（減少層，學(xué)習(xí)）率，批量大小）

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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(gè)神經(jīng)元。如此龐大的網(wǎng)絡(luò)如何防止梯度消失和梯度爆炸？我認(rèn)為，因?yàn)榇竽X不能一次激活所有的神經(jīng)元，所以它把結(jié)果儲存在遠(yuǎn)離大腦的地方。

人腦是如何工作的？

你給大腦一個(gè)圖像，同時(shí)激活整個(gè)大腦嗎？顯然不是。大腦被分割了。然而，在遙遠(yuǎn)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(guān)。我認(rèn)為更多的是關(guān)于短期記憶的儲存（在它變成長期記憶之前）。

現(xiàn)在人們普遍認(rèn)為人腦沒有DNN這樣的梯度返回機(jī)制。。。對生物學(xué)稍有了解就會發(fā)現(xiàn)神經(jīng)元的傳遞是單向的。但是我們能有兩個(gè)神經(jīng)元，一個(gè)前饋一個(gè)反饋嗎？目前的研究還沒有發(fā)現(xiàn)。。。一般認(rèn)為這一環(huán)節(jié)是一個(gè)循環(huán)結(jié)構(gòu)（RNN）。其次，新生動物的比率可能不需要學(xué)習(xí)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(jié)果表明，它們的基因是預(yù)先編程的，具有一些基本的能力，如行走、運(yùn)動和視覺，這是我們通過反向傳播訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)的。人類出生的原因看不清楚。現(xiàn)有的解釋是，人類在出生時(shí)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(jī)制來返回錯(cuò)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(jù)目前的天文學(xué)理論，宇宙在大爆炸之前是一個(gè)奇點(diǎn)。它有無限的質(zhì)量和無限小的體積?，F(xiàn)在宇宙中所有的星系和物質(zhì)、時(shí)間和空間都起源于這個(gè)奇點(diǎn)。但問題是，這種奇點(diǎn)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(diǎn)。恒星的崩塌是由于它們自身的質(zhì)量，而核反應(yīng)的減弱是其原因之一。據(jù)估計(jì)，宇宙的崩塌也是由質(zhì)量引起的，那么是什么促成因素呢？是什么使整個(gè)宇宙接近一個(gè)點(diǎn)。

能否用人工智能和機(jī)器長壽命的特征，讓它進(jìn)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(shù)，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(shí)現(xiàn)的？當(dāng)我們學(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候，當(dāng)我們使機(jī)器越來越像人的時(shí)候，為什么我們不能把人發(fā)展成機(jī)器呢？既然人類可以發(fā)展飛機(jī)、手機(jī)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(yīng)該有突破的可能。只是時(shí)間問題。地層完整性測試主要在下套管后進(jìn)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(shè)計(jì)壓力，以觀察下一層鉆井時(shí)地層是否會被高井底壓力破壞。地層破裂試驗(yàn)或地層損失壓力試驗(yàn)（lot）是在裸眼上進(jìn)行的試驗(yàn)。試驗(yàn)的目的是尋找一個(gè)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(cuò)誤的泥漿而破碎，造成漏失