1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合                 c)无缝CPU和GPU切换 2)设计原则 a)用户友好:Keras是为人类而不是天顶星人设计的API.用户的使…

本文转载自:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7132364.html 1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合                 c)无缝…

转自http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7132364.html 1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合 c)无缝CPU和GPU切换 2)设计原则 a)用…

0.前言 深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing) NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base) NLP机器翻译深度学习实战课程·叁(CNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·肆(Self…

Java入门到精通——基础篇之多线程实现简单的PV操作的进程同步 一.概述     PV操作是对信号量进行的操作.     进程同步是指在并发进程之间存在一种制约关系,一个进程的执行依赖另一个进程的消息,当一个进程没有得到另一个进程的消息时应等待,直到消息到达才被唤醒.举例:就像消费者与生产者的关系,说吃馒头把有一个碗能盛下6个馒头,厨师不停的生产馒头,顾客不停的吃馒头,此时厨师与顾客的关系就是同步.(如下图)          下面我就为大家利用java多线程的代码实现这个操作的过程. 二.代…

Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二 from:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474   首先放出原始图像: 1.图像的翻转 import tensorflow as tf import cv2 # 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B. # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是…

深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类使用笔记 keras.layers.core.AutoEncoder(encoder, decoder,output_reconstruction=True, weights=None) 这是一个用于构建很常见的自动编码模型.如果参数output_reconstruction=True,那么dim(input)=dim(output):否则dim(output)=dim(hidden). inputshape: 取决于encoder的定义 ou…

深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类使用方法笔记 例: keras.layers.core.TimeDistributedDense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint…

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例: keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, input_dim=None) in…

from:http://farmingyard.diandian.com/post/2013-04-07/40049536511 来源:十一城 http://elevencitys.com/?p=1854 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示…

嵌入式Linux学习分五个阶段 第一阶段: 01嵌入式环境搭建初期 02C语言语法概述 03C语言内存操作 04c语言函数 05linux基础 06gun基础 第二阶段: 01-linux之io系统编程 02-linux进程间通信 03-linux多线程 04-linux网络编程基础 第三阶段: 01-ARM开发板基础知识 02-ARM汇编语言 03-ARM硬件开发基础 04-ARM Bootloader开发 05-ARM硬件接口开发 第四阶段: 01-移植搭建 02-uboot.UART.DD…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.11向量化 向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要. 对于非向量化数据的计算,我们会使用循环去遍历整个数据集计算对应项的乘积.例如我们要计算一个数据样本,其中w和b都是一个n维向量,计算式子:\(Z=W^{T}+b\)那么我们的式子会写为: z=0 for i in range(n-x) z+=w[i]*…

作者简介:akshay pai,数据科学工程师,热爱研究机器学习问题.Source Dexter网站创办人. TensorFlow是Google的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及Python编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序.而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架,开源发布到GitHub上. 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目,你可以直接在你的应用中使用,或者根据自身所需进一步予以改进. TensorFlow简介 如果你已经知道…

什么是 PyTorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算. 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 开始学习 Tensors (张量) Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ,同时  Tensors 可以使用 GPU 进行计算. from future import print_function import torch 构造一个5x3矩阵,不初始化. x = torch.em…

                                                                                                -- 2019-04-15 16:58:02  Zuul是什么? 以下是官方解释: Zuul is the front door for all requests from devices and web sites to the backend of the Netflix streaming appli…

目录: Pytorch数据类型:Tensor与Storage 创建张量 tensor与numpy数组之间的转换 索引.连接.切片等 Tensor操作[add,数学运算,转置等] GPU加速 自动求导:torch.autograd autograd Variable 读取数据集:torch.utils.data 抽象类:torch.utils.data.Dataset 采用batch.shuffle或者多线程:torch.utils.data.DataLoader 神经网络的构建:nn.Modul…

上一篇帖子简单介绍了go-micro的整体框架结构,这一篇主要写go-micro使用方式的例子,中间会穿插一些go-micro的源码,和调用流程图,帮大家更好的理解go-micro的底层.更详细更具体的调用流程和细节,会在以后的帖子里详细讲解. 例子的github地址: gomicrorpc   跑一遍例子,也就会明白个大概. 安装所需要的环境 go-micro服务发现默认使用的是consul, brew install consul consul agent -dev 或者直接使用使用dock…

一.卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络.使用数层卷积,而不是数层的矩阵相乘.在图像的处理过程中,每一张图片都可以看成一张“薄饼”,其中包括了图片的高度.宽度和深度(即颜色,用RGB表示). 在不改变权重的情况下,把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像,可以得到一个宽度.高度不同,而且深度也不同的新图像. 卷积时有很多种填充图像的方法,以下主要介绍两种,一种是相同填充,一种是有效填充. 如图中紫色方框所…

激活函数也是神经网络中一个很重的部分.每一层的网络输出都要经过激活函数.比较常用的有linear,sigmoid,tanh,softmax等.Keras内置提供了很全的激活函数,包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数.  一.激活函数的使用 常用的方法在Activation层中可以找到.看代码. from keras.layers.core import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('t…

 =================第2周 神经网络基础=============== ===2.1  二分分类=== ===2.2  logistic 回归=== It turns out, when you implement you implement your neural network, it will be easier to just keep b and w as separate parameters. 本课程中将分开考虑它们. ===2.3  logistic 回归损失函数…

Python基础 对于Python,一切事物都是对象,对象基于类创建         不同类型的类可以创造出字符串,数字,列表这样的对象,比如"koka".24.['北京', '上海', '深圳'] 数据类型 1.如何查找数据类型支持的方法 python终端: name=”koka“ type(name) <class 'str'> help(str) #即可显示所有字符串支持的方法或者dir(name) #也可以显示对象中的所有特性. 使用Pycharm: 在py文件中输…

一.概述. Java属于面向对象的一种语言,因为Java是面向对象的语言所以这个语言的诞生需要有五个基本特性: 1)万物皆为对象. 2)程序是对象的集合. 3)每个对象都有自己的由其他对象所构成的存储. 4)每个对象都拥有其他类型.每个对象都是某个类的一个实例. 5)某一特定类型的所有对象都可以接收同样的消息. Java中会有一些我们常用到的概念虽然总在用但是我们却不知道为什么会要有这些下面我就以一问一答的方式来给大家讲解. 二.一些面向对象的疑问. 2.1为什么要有访问控制的存在?它的意义是什…

一.语言基础 EL(Expression Language)表达式,目的:为了使JSP写起来更加简单.提供了在 JSP 中简化表达式的方法. 二.分类 核心标签库:提供条件判断.属性访问.URL处理及错误处理等标签. 格式标签库:提供数字.日期等的格式化功能,以及区域.信息.编码处理等国际化功能的标签. SQL标签库:提供基本的数据库查询.更新.设置数据源等功能的标签. XML标签库:提供XML解析.流程控制.转换等功能的标签. 函数标签库:提供常用字串处理的自定义EL函数标签库. 三.各类标签…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.1 二分分类 在二分分类问题中,目标是训练出一个分类器,它以图片的特征向量x作为输入,预测输出的结果标签y是1还是0.在图像识别猫图片的例子中也就是预测图片中是否有猫. 2.2 logistic回归 已知的输入的特征向量x,可能是一张图,你需要将其识别出这是不是一张猫图,你需要一个算法,给出一个预测值,这里我们将预测值表示为\(\hat{y}\).就是你对y的预测,正 式的说你希望y是一个预测的概率值.当输入特征x满足条件时,y就是1.…

在学习Spring.NET这个控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器框架之前,我们先来看一下什么是控制反转(IoC). 控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC),也叫依赖注入(Dependency Injection).我个人认为控制反转的意思是依赖对象(控制权)发生转变,由最初的类本身来管理依赖对象转变为IoC框架来管理这些对象,使得依赖脱离类本身的控制,从而实现松耦合. 我们先来看一段代码 namespace Dao {     public interf…

使用 keras.layers.core.Activation(activation) Apply an activation function tothe input.(貌似是把激活函数应用到输入数据的一种层结构) inputshape: 任意.当把这层作为某个模型的第一层时,需要用到该参数(元组,不包含样本轴). outputshape:同input shape 参数: activation:编码器,是一个layer类型或layer容器类型. decoder:解码器,是一个layer类型或l…

Keras的Layers,就是构成网络的每一层.Keras实现了很多层,包括核心层.卷基层.RNN网络层等诸多常用的网络结构.下面开介绍核心层中包含了哪些内容.因为这个核心层我现在还没有全部用到,所以会有一部分内容我并不是十分了解,因此直接附带了原文档介绍.有了解的朋友可以一起交流! 核心层基类       keras.layers.core.Layer() 下面介绍一下该类中包含的几个基本方法. # 把previous_layer层的输出连接到当前层的输入 set_previous(previ…

工具函数 dir函数,让我们直到工具箱,以及工具箱中的分隔区有什么东西 help函数,让我们直到每个工具是如何使用的,工具的使用方法 示例:在pycharm的console环境,输入 import torch dir(torch.cuda.is_available()) 即可查看该工具包 help(torch.cuda.is_available()) DataSet DataSet提供一种方式去获取数据及其label DataLoader为网络提供不同数据形式 使用PIL的Image来读取图片:…

函数 内置函数 常用的内建函数: type()  列出指定对象的类型 help()  能够提供详细的帮助信息 dir()    将对象的所有特性列出 vars()  列出当前模块的所有变量 file,doc,name   __file__  列出文件位置 __doc__  文档字符串 __name__ 被执行的脚本,name == __main__ if __name__ == "__main__": print("hello")   int()  abs() ma…

一.概述        static 关键字是声明静态变量,静态方法用的.static的含义是属于类且不属于类对象的变量和函数. 二.static的产生.         在创建对象的时候除非用new创建那个类的对象,否则实际上并没有获得任何对象只有当执行new来创建对象时数据存储空间才被分配,其方法才供外界调用.但是有两种情况上述方法时无法解决的 第一种只想为某特定域分配单一存储空间而不去考虑究竟要创建多少对象,甚至不需要创建任何对象. 第二种希望某个方法(变量)不予包含它的类的人很对象关联在…