完整代码请见 models/DenoisingAutoencoder.py at master · tensorflow/models · GitHub: 1. Denoising Autoencoder 类设计与构造函数 简单起见,这里仅考虑一种单隐层的去噪自编码器结构: 即整个网络拓扑结构为:输入层,单隐层,输出层: 输入层 ⇒ 单隐层,可视为编码的过程,需要非线性的激励函数: 单隐层 ⇒ 输出层,可视为解码的过程,也可称之为某种意义上的重构(reconstruction),无需激励函数:…

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labe…

TensorFlow实现与优化深度神经网络 转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def refo…

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台…

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi…

起源:PCA.特征提取.... 随着一些奇怪的高维数据出现,比如图像.语音,传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战. 数据维度过高,数据单调,噪声分布广,传统方法的“数值游戏”很难奏效.数据挖掘?已然挖不出有用的东西. 为了解决高维度的问题,出现的线性学习的PCA降维方法,PCA的数学理论确实无懈可击,但是却只对线性数据效果比较好. 于是,寻求简单的.自动的.智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究重点.比如LeCun在1998年CNN总结性论文中就概括了今后机器学习模型的基本架构. 当然…

神经网络的挑战和关键技术: 1.神经网络结构决定(层,神经元,连接)    加入特定领域的知识(CNN 图片处理) 2.模型复杂度高    大的数据量:    regularization:  dropout:denoising 3.最优化困难    好的初始化以避免局部最优:pre-training 4.计算复杂度高     好的硬件方案:mini-batch with GPU pre-training(对神经网络连接的初始权重进行训练) 好的权重的一个标准-能保留原先的信息 AutoEnco…

如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识. 什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X).隐藏层和输出层:f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W).每层都存在一个偏移值(b). 每一层节点的计算方式如下: 其中g()代表激活函数,o()代表softmax输出函数. 使用Flow Graph的方式来表达如何正向推导神经网络,可以表达如下: x: 输入值 a(x):表示每个隐藏层的pre-acti…

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol…

最近在看深度学习的"花书" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章机器学习基础部分的解释很精华,对比PRML少了很多复杂的推理,比较适合闲暇的时候翻开看看.今天准备写一写很多童鞋们w未必完全理解的最大似然估计的部分. 单纯从原理上来说,最大似然估计并不是一个非常难以理解的东西.最大似然估计不过就是评估模型好坏的方式,它是很多种不同评估方式中的一种.未来准备写一写最大似然估计与它的好朋友们,比如说贝叶斯估计 (Beyasian Estimation), 最大后验估计(Max…