深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测…

前言 这是<一天搞懂深度学习>的第二部分 一.选择合适的损失函数 典型的损失函数有平方误差损失函数和交叉熵损失函数. 交叉熵损失函数: 选择不同的损失函数会有不同的训练效果 二.mini-batch和epoch (1)什么是mini-batch和epoch 所谓的mini-batch指的是我们将原来的数据分成不重叠的若干个小的数据块.然后在每一个epoch里面分别的运行每个mini-batch.ecpoch的次数和mini-batch的大小可以由我们自己设置. (2)进行mini-batch和…

深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结. 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系,得到中间输出结果:$$z=\sum\limits_{i=1}^mw_ix_i + b$$ 接着是一个神经元激活函数: $$sign(z)=\begin{cases}…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程,QQ:231469242) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648 1.…

深度神经网络(DNN) 深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结. 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系,得到中间输出结果: z=∑i=1mwixi+bz=∑i=1mwixi+b 接着是一个神经元激活函数: sign(z)={−11z<0z≥0s…

人工智能正在经历一场变革,这要得益于机器学习的快速进步.在机器学习领域,人们正对一类名为“深度学习”算法产生浓厚的兴趣,因为这类算法具有出色的大数据集性能.在深度学习中,机器可以在监督或不受监督的方式下从大量数据中学习一项任务.大规模监督式学习已经在图像识别和语音识别等任务中取得巨大成功.深度学习技术使用大量已知数据找到一组权重和偏差值,以匹配预期结果.这个过程被称为训练,并会产生大型模式.这激励工程师倾向于利用专用硬件(例如 GPU)进行训练和分类.随着数据量的进一步增加,机器学习将转移到云.…

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵$W$,而不针对偏倚系数$b$.利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数. 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数…

在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结.里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid.实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少.这些损失函数和激活函数如何选择呢?下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结. 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题 在讲反向传播算法时,我们用均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例,首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题. 首先我们回顾下Sigmoid激…

https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心   个人觉得CNN.RNN和DNN不能放在一起比较.DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在…

在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结. 1. DNN反向传播算法要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前,我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题,也就是说,什么时候我们需要这个反向传播算法? 回到我们监督学习的一般问题,假设我们有m个训练样本:$\{(x_1,y_1), (x_2,y_2), ..., (x_m,y_m)\}$,其中$x$为输入向量…

  本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络(DNN)结构图.   在文章Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题中,我们创建的DNN结构图如下: 该DNN模型由输入层.隐藏层.输出层和softmax函数组成,每一层的神经元个数分别为4,5,6,3,3.不知道聪明的读者有没有发现,这张示意图完全是由笔者自己用Python绘制出来的,因为并不存在现成的结构图.那么,如何利用Python来绘制出这种相对复杂的神经网络的示意图呢?答案是利用Netwo…

Keras介绍   Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow.Theano.MXNet以及CNTK.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果.Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.6.   Keras,在希腊语中意为"角"(horn),于2015年3月份第一次发行,它可以在Windows, Linux, Mac等系统中运行.那么,既然有了TensorFlow(或Theano.M…

深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础. 回顾监督学习的一般性问题.假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练样本训练模型的参数,使得给定模型一个$x_{test}$,其能够预测$y_{test}$. 采用CNN模型的时候,$x$输入向量全部喂给输入层,$y$输出向量和输出层的向量一起计算损失函数,而其中若干个神经元的隐藏层,每…

原文地址:https://www.zhihu.com/question/59800121/answer/184888043 神经元 在深度学习领域,神经元是最底层的单元,如果用感知机的模型, wx + b, 加上一个激活函数构成了全部,输入和输出都是数字,研究的比较清楚.别的不说,在参数已知的情况下,有了输入可以计算输出,有了输出可以计算输入. 但在神经科学领域,神经元并不是最底层的单位. 举例来说,有人在做神经元膜离子通道相关的工作.一个神经元的输入,可以分为三部分,从其他神经元来的电信号输入…

CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络) CNN 专门解决图像问题的,可用把它看作特征提取层,放在输入层上,最后用MLP 做分类. RNN 专门解决时间序列问题的,用来提取时间序列信息,放在特征提取层(如CNN)之后. DNN 说白了就是 多层网络,只是用了很多技巧,让它能够 deep .   什么是深度学习 深度学习=深度神经网络+机器学习 人工智能 > 机器学习 > 表示学习 > 深度学习   神经元模型 输入信号.加权求和.加偏置.激活函数.输出 全连…

首先我们理解一下,什么叫做正则化? 目的角度:防止过拟合 简单来说,正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差).我们在构造机器学习模型时,最终目的是让模型在面对新数据的时候,可以有很好的表现.当你用比较复杂的模型比如神经网络,去拟合数据时,很容易出现过拟合现象(训练集表现很好,测试集表现较差),这会导致模型的泛化能力下降,这时候,我们就需要使用正则化,降低模型的复杂度. 一.神经网路得L1.L2正则化 1.矩阵的F-1范数.F-2范数 说明:这里的F-范数指的是Frobenius…

本人最近初学Hinton大神的论文<Dynamic Routing Between Capsules >,对深度神经网络的内容进行了简要总结,将观看“从传统神经网络的角度解读Capsule”视频的内容做了笔记.感谢网络资源,让我学习到很多知识.以后会有更新. 作者: 嫩芽33出处: http://www.cnblogs.com/nenya33/p/8079861.html 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但须保留此段声明,并在文章中给出原文连接:否则必究法律责任 ======…

目录 1 构建数据 2 随机初始化数据 3 前向传播 4 计算损失 5 反向传播 6 更新参数 7 构建模型 8 预测 9 开始训练 10 进行预测 11 以图片的形式展示预测后的结果 搭建简单神经网络来识别图片中是否有猫 代码借鉴地址:纯用NumPy实现神经网络 搭建一个简单易懂的神经网络来帮你理解深度神经网络 通过简单的猫识别的例子来帮你进一步进行理解 本代码用 numpy 来实现,不含有正则化,批量等算法 这里我们先来理清楚神经网络的步骤 (1) 构建数据.我们要构建出这样的一个数据,sh…

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…

一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧 https://mp.weixin.qq.com/s/2gKYtona0Z6szsjaj8c9Vg 作者| Matt H/Daniel R 译者| 婉清 编辑| Jane 出品| AI 科技大本营 [导读]在经历成千上万个小时机器学习训练时间后,计算机并不是唯一学到很多东西的角色,作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误,修复了许多错误,从而积累了很多经验.在本文中,作者基于自己的经验(主要基于 TensorFlow)提出了一些训练神经网络的建议,还结合了…

转:http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/41019453 深度神经网络已经是语音识别领域最热的话题了.从2010年开始,许多关于深度神经网络的文章在这个领域发表.许多大型科技公司(谷歌和微软)开始把DNN用到他们的产品系统里.(备注:谷歌的应该是google now,微软的应该是win7和win8操作系统里的语音识别和他的SDK等等) 但是,没有一个工具箱像kaldi这样可以很好的提供支持.因为先进的技术无时无刻不在发展,这就意味着代码需要…

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(3)-- 超参数调试.Batch正则化和编程框架 1. Tuning Process 深度神经网络需要调试的超参数(Hyperparameters)较多,包括: :学习因子 :动量梯度下降因子 :Adam算法参数 #layers:神经网络层数 #hidden units:各隐藏层神经元个数 learning rate decay:学习因子下降参数 mini-batch size:批量训练样本包含的样本个数 超参数之间也有重要性差异. 1.通常…

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(1)-- 深度学习的实用层面 1. Train/Dev/Test sets  训练集(Training sets).验证集(Development sets).测试集(Test sets) 之前人们通常设置Train sets和Test sets的数量比例为70%和30%.如果有Dev sets,则设置比例为60%.20%.20%,分别对应Train/Dev/Test sets.这种比例分配在样本数量不是很大的情况下,例如100,1000,1…

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层,确定输入数据的类型和样式. 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 def Input(shape=None, batch_shape=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None): if not batch_shape and tensor is None: assert shape…

点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lu_DeepVCP_An_End-to-End_Deep_Neural_Network_for_Point_Cloud_Registration_ICCV_2019_paper.…

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…

http://www.tuicool.com/articles/MfYjQfV 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法 时间 2016-02-18 10:46:17  ITeye 原文  http://www.iteye.com/news/31357 主题 神经网络算法Java 对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关…

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,…