\(1.Scan\) 通用的一般形式,可用于循环 减少和映射(对维数循环)是特殊的 \(scan\) 对输入序列进行 \(scan\) 操作,每一步都能得到一个输出 \(scan\) 能看到定义函数的前 \(k\) 个时间结果 给定初始值 \(z=0\), \(sum()\) 函数能扫描计算列表的和 \(z+x(i)\) 通常一个 \(for\) 循环能用 \(scan()\) 表示,\(scan\) 是最接近 \(Theano\) 中表示循环的方式 使用 \(scan\) 表示循环的好处: 迭…

Theano 学习笔记(一) theano 为什么要定义共享变量? 定义共享变量的原因在于GPU的使用,如果不定义共享的话,那么当GPU调用这些变量时,遇到一次就要调用一次,这样就会花费大量时间在数据存取上,导致使用GPU代码运行很慢,甚至比仅用CPU还慢. 共享变量的类型必须为floatX 因为GPU要求在floatX上操作,所以所有的共享变量都要声明为floatX类型 shared_x = theano.shared(numpy.asarray(data_x, dtype=theano.co…

深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN…

1. 计算梯度 创建一个函数 \(y\) ,并且计算关于其参数 \(x\) 的微分. 为了实现这一功能,将使用函数 \(T.grad\) . 例如:计算 \(x^2\) 关于参数 \(x\) 的梯度. 注:$ d(x^2)/d(x) = 2 * x$. 以下就是计算该梯度的 Python 代码: import numpy import theano import theano.tensor as T from theano import pp x = T.dscalar('x') y = x *…

catalogue . 引言 . LSTM NETWORKS . LSTM 的变体 . GRUs (Gated Recurrent Units) . IMPLEMENTATION GRUs 0. 引言 In this post we’ll learn about LSTM (Long Short Term Memory) networks and GRUs (Gated Recurrent Units).  LSTMs were first proposed in 1997 by Sepp Ho…

写在前面的废话: 出了托福成绩啦,本人战战兢兢考了个97!成绩好的出乎意料!喜大普奔!撒花庆祝! 傻…………寒假还要怒学一个月刷100庆祝个毛线………… 正题: 题目是CNN,但是CNN的具体原理和之后会写一篇博客在deeplearning目录下详细说明. 简单地说,CNN与NN相比独特之处在于用部分连接代替全链接,并用pooling来对数据进行降维,这样做有几个好处: 对于大图像来说所需训练的参数大大减少 获取图像的部分特征而非全局特征 pooling使得网络的输出结果具有一定的平移和遮挡不变…

导数使用T.grad计算. 这里使用pp()打印梯度的符号表达式. 第3行输出是打印了经过优化器简化的符号梯度表达式,与第1个输出相比确实简单多了. fill((x** TensorConstant{2}), TensorConstant{1.0})指创建一个x**2大小的矩阵,并填充1. importtheano.tensor as T fromtheano import pp fromtheano import function x= T.dscalar('x') y= x ** 2 gy=…

import numpy import theano.tensor as T from theano import function x = T.dscalar('x') y = T.dscalar('y') z = x + y f = function([x, y], z)numpy.allclose(f(16.3, 12.1), 28.4) 输出为truenumpy.allclose(z.eval({x:16.3, y:12.1}, 28.4)) 输出为true tensor:高维数组,T…

降噪自动编码器是经典的自动编码器的一种扩展,它最初被当作深度网络的一个模块使用 [Vincent08].这篇指南中,我们首先也简单的讨论一下自动编码器. 自动编码器 文献[Bengio09] 给出了自动编码器的一个简介.在编码过程,它可以把输入$\mathbf{x} \in [0,1]^d$映射到一个隐式表达$\mathbf{y} \in [0,1]^{d'}$.映射关系定义如下: $$\mathbf{y} = s(\mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf{b})$$ 其中,…

转载自 OC学习篇之---@class关键字的作用以及#include和#import的区别 一.#import和#include的区别 当我们在代码中使用两次#include的时候会报错:因为#include相当于拷贝头文件中的声明内容,所以会报重复定义的错误 但是使用两次#import的话,不会报错,所以他可以解决重复导入的问题,他会做一次判断,如果已经导入一次就不导入了 二.关键字@class的作用 在来看一下OC中的关键字@class的作用,在看他的作用之前,先来看一个问题: 现在有一个…

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L…

如下图所示(回归的过拟合问题):如果机器学习得到的回归为下图中的直线则是比较好的结果,但是如果进一步控制减少误差,导致机器学习到了下图中的曲线,则100%正确的学习了训练数据,看似较好,但是如果换成另外一批数据,则不能较好的反应数据,造成过大的误差,这就是过拟合问题 再看下图这是分类问题的过拟合问题 2. 正规化方法 (1)l1正规化:使用权重绝对值和的方式惩罚误差 (2)l2正规化:使用权重平方和的方式惩罚误差 3. 代码实现: from __future__ import print_fun…

python-自动化基础学习000 Python 3.5.1 (v3.5.1:37a07cee5969, Dec 6 2015, 01:54:25) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> >>> >>> #1.安装解释器…

一.while循环,continue.break语句在while循环中的使用 1.while循环语句: while 条件:     代码块 执行过程:判断条件是否为真,如果为真,执行代码块,继续下次循环,继续判断条件真假:如果条件为假,结束当前循环. 代码1: while True: print('Hello world') 执行上述代码,程序会持续运行.在实际编程时,很少使用. 代码2: count = 1 while count <=10: print(count) count += 1 执…

关键字break和continue除了在switch语句中使用break,还可以在一个循环中使用break立即终止该循环. 循环语句有三类: while循环, do-while循环和for循环.循环中需要重复执行的语句所构成的整体称为循环体.循环体执行一次称为循环的一次迭代.无限循环是指循环语句被无限次执行.在设计循环时,既考虑循环控制结构体,还需要考虑循环体.while循环首先检查循环继续条件.如果条件为true,则执行循环体;如果条件为false,则循环体结束.do-while循环与whil…

var Cen = 6;//定义菱形中部为第几行(起始值为0) //for循环输出菱形 document.write("<button onclick='xh()'>点我for循环</button>");//在HTML里输出一个按钮,点击后执行输出菱形的操作 document.write("<p id='xunhuan'></p>");//在HTML里输出一个段落p来容纳菱形 function xh() { var k…

(1)theano主要支持符号矩阵表达式 (2)theano与numpy中都有broadcasting:numpy中是动态的,而theano需要在这之前就知道是哪维需要被广播.针对不同类型的数据给出如下的一张表,基本类型包括scalar.vector.row.col.matrix.tensor3.tensor4,然后有整形int对应的8.16.32.64位分别为b.w.i.l:float类型对应的32.64位为f.d:complex类型对应的64.128位为c.z. Constructor dt…

一.for循环 1. 语法格式1 for 变量 in 值1 值2 值3 ... do 程序 done 说明:程序将遍历所有的值,赋值给变量,然后在执行程序.也就是说,后面接多少个值,程序就循环多少次. 2. 示例1:遍历5个数,进行输出 #!/bin/bash do echo $i done #输出结果 3. 示例2:遍历目录下的所有文件,进行输出文件名 #!/bin/bash for file in $(ls) #注:ls会将当前目录下的所有文件列出来,然后逐个赋值给file,就可以逐个输出了…

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 加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符.如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia. 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词li…

For双重循环 /* 循环语句嵌套 */ class ForForTest { public static void main(String[] args) { /*int x,y = 0; for(x = 0; x<=5; x++) { for(y = x; y<=5; y++) { System.out.print("*"); } System.out.println(); } System.out.println("---------------------…

有了前面的准备,能够用Theano实现一个逻辑回归程序.逻辑回归是典型的有监督学习. 为了形象.这里我们如果分类任务是区分人与狗的照片. 首先是生成随机数对象 importnumpy importtheano importtheano.tensor as T rng= numpy.random 数据初始化 有400张照片,这些照片不是人的就是狗的. 每张照片是28*28=784的维度. D[0]是训练集.是个400*784的矩阵,每一行都是一张照片. D[1]是每张照片相应的标签.用来记录这张照…

图结构(Graph Structures)这是理解Theano该基金会的内部运作. Theano编程的核心是用符号占位符把数学关系表示出来. 图结构的组成部分 如图实现了这段代码: importtheano.tensor as T x= T.matrix('x') y= T.matrix('y') z= x + y 变量节点(variable nodes) 红色表示. 变量节点都有owner.当中x与y的owner为none. z的owner为apply. 操作节点(op nodes) 绿色表示…

标量相加 import theano.tensor as T from theano import function x = T.dscalar('x') y = T.dscalar('y') z = x + y f = function([x, y], z) 输入定义两个符号变量来取代数值,输出是一个0维的numpy.ndarray数组. 矩阵相加 把输入类型换一下即可了,矩阵假设维数不同,会遵循NumPy的广播规则. import theano.tensor as T from theano…

一.循环结构 python中提供了for循环和while循环两种操作,没有do……while语句. 1.for循环: 与其他语言中for循环的常见的写法如for (int i=0;i<10;i++)不同,python中的for循环更加类似于foreach结构: ##举例:遍历输出一个单词的所有字母for letter in 'Python': print('当前字母 :'+letter) 对比: string str = "Python"; foreach(char c in s…

1. 为何保存神经网络 保存神经网络指的是保存神经网络的权重W及偏置b,权重W,和偏置b本身是一个列表,将这两个列表的值写到列表或者字典的数据结构中,使用pickle的数据结构将列表或者字典写入到文件中,保存神经网络只须保存权重W和偏置b,神经网络的结构下次再次定义为一样的,只需从文件中加载权重W和偏置b参数即可,无需重新训练神经网络 2. 代码实现: from __future__ import print_function import numpy as np import theano i…

1. 代码实现 from __future__ import print_function import numpy as np import theano import theano.tensor as T def compute_accuracy(y_target, y_predict): correct_prediction = np.equal(y_predict, y_target) accuracy = np.sum(correct_prediction)/len(correct_p…

1.代码实现 from __future__ import print_function import theano import theano.tensor as T import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class Layer(object): def __init__(self, inputs, in_size, out_size, activation_function=None): self.W = theano.shar…

1. 代码实现 from __future__ import print_function import theano import theano.tensor as T import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class Layer(object): def __init__(self, inputs, in_size, out_size, activation_function=None): self.W = theano.sha…

1. 代码如下: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np import theano.tensor as T import theano class Layer(object): ''' 定义一个神经层 ''' def __init__(self, inputs, in_size, out_size, activation_function=None): '''神经层的初始化方法''' self.W = t…

1. 代码实现 #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np import theano.tensor as T import theano if __name__ == "__main__": # 用一个累加器来测试共享变量 state = theano.shared(np.array(0, dtype=np.float64), 'state') inc = T.scalar('inc', dtype…