残差连接为什么可以防止梯度消失怎么设置

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1、残差连接

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

2、残差连接为什么可以防止梯度消失

优点

1. 可以直接计算每个词之间的相关性，不需要通过隐藏层传递

2. 可以并行计算，可以充分利用GPU资源

缺点

1. 局部信息的获取不如RNN和CNN强

2. 位置信息编码存在问题

在使用词向量的过程中，会做如下假设：对词向量做线性变换，其语义可以在很大程度上得以保留，也就是说词向量保存了词语的语言学信息（词性、语义）。然而，位置编码在语义空间中并不具有这种可变换性，它相当于人为设计的一种索引。那么，将这种位置编码与词向量相加，就是不合理的，所以不能很好地表征位置信息。

3. 顶层梯度消失

4.如果层数比较多，没有残差连接

3、残差连接怎么设置

GPS外业观测内容有：制订观测实施方案；天线的设置及量高；接收机的预热和开机；观测过程中的操作记录；关机；迁站。

观测时注意事项有：

(1)严格遵守作业高度命令，按规定时间同步观测同一组卫星。接收机的预热与静置应提前进行。

(2)经检查电源电缆和天线等各项连接无误，方可接通电源，启动接收机。

(3)接收机启动前与作业过程中，应随时逐项填写测量手簿中的记录项目。

(4)接收机开始记录数据后，观测员可使用专用功能键和选择菜单，查看测站信息，接收卫星数、卫星号、各通道信噪比、相位测量残差、实时定位结果及其变化和存储介质记录情况等。

(5)观测过程中，接收机不得关闭并重新启动．不准改变卫星高度角限值，不准改变天线高度。

(6)每一观测时段中，气象资料一般应在时段始末及中间各观测记录一次。当时段超过60min时，应适当增加观测次数。

(7)每时段观测前后应各量取天线高一次。两次量高之差不应大于3mm，取平均值作为最后天线高。

(8)偏心观测时应测定归心元素。

(9)观测中防止接收设备震动，防止人员和其他物体碰动天线或阻挡卫星信号。

(10)经认真检查，所有规定作业项目均已完成，并符合要求，记录与资料完整无误，且将点和觇标恢复原状后，方可迁站。

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