1 神经传递的原理 人类的神经元传递及其作用: 这里有几个关键概念: 树突 - 接受信息 轴突 - 输出信息 突触 - 传递信息 将其延伸到神经元中,示意图如下: 将上图整理成数学公式,则有 y = activation function( x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + b ) 相应说明: x - 输入值,仿真输入神经元,上图中有:x1.x2.x3 w - 权重值,仿真输入神经元轴突,传送信息,上图中有:w1.w2.w3 b - 偏差值,仿真接受神经元树突,代表接受神经元容易被…

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系…

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神…

####欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍 GRU(Gated Recurrent Unit) 是由 Cho, et al. (2014) 提出,是LSTM的一种变体.GRU的结构与LSTM很相似,LSTM有三个门,而GRU只有两个门且没有细胞状态,简化了LSTM的结构.而且在许多情况下,GRU与LSTM有同样出色的结果.GRU有更少的参数,因此相对容易训练且过拟合问题要轻一点. 目录 GRU…

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络…

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线…

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap…

一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法. 2.代码: 来源:https://blog.csdn.net/longji/article/details/69472310 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 1. 定义神…

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速.有效的方式上手TensorFlow和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书. 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9…

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符…

×下面资源个人全都跑了一遍,不会出现仅是字符而无法运行的状况,运行环境: Geoffrey Hinton在多次访谈中讲到深度学习研究人员不要仅仅只停留在理论上,要多编程.个人在学习中也体会到单单的看理论到头来还是一头雾水,只有不断和编程结合,才能检验自己是否掌握了这门知识.但是作为初学者应先以跑通理论为第一要义,所以可以使用有关框架,降低入门难度,避免重复造轮子. 一.TensorFlow 资源地址: 资源介绍: 资源目录: 二.PyTorch 资源地址: 资源介绍: 这个资源为深度学习研究人员…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍 长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络,最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题,让记住长期信息成为神经网络的默认行为,而不是需要很大力气才能学会. 目录 RNN的长期依赖问题 LSTM原理讲解 双向LSTM原理讲解 Ker…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 笔者:Ray 介绍 通过对前面文章的学习,对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解,也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果.然而这些网络都有一个共同的特点:每一层的神经元之间是相互独立的,如输入层的神经元彼此之间是独立的.然而,现实世界中很多元素之间都是有相互联系的.比如一部连续剧的内容,上一集和这一集的内容会有一定的联系:同样的…

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度…

目录 第10章 TensorFlow高层封装 第11章 TensorBoard可视化 第12章 TensorFlow计算加速 第10章 TensorFlow高层封装 目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个,分别是TensorFlow-Slim.TFLearn.Keras和Estimator. TensorFlow-Slim是Google官方给出的相对较早的TensorFlow高层封装,Google通过TensorFlow-Slim开源了一些已经训练好的图像分析模型,所以目前在图像识…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名.本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN. 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型.首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Keras是Python中以CNTK.Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境.相对于其他深度学习的计算软件,如:Tensorflow.Theano.Caffe等,Keras在实际应用中有一些显著的优点,其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了,支持现有的常见模型(CNN.RNN等),更重要的是建模过程相当方便快速,加快了开发速度…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解,而CNN除了处理图像数据之外,还适用于文本分类.CNN模型首次使用在文本分类,是Yoon Kim发表的"Convolutional Neural Networks for Sentence Classification"论文中.在讲解text-CNN之前,先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理.…

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…

目录 第5章 MNIST数字识别问题 第6章 图像识别与卷积神经网络 第7章 图像数据处理 第5章 MNIST数字识别问题 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例.MNIST数据集是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据.以下代码是使用TensorFlow读取MNIST数据集,如果本地不存在则自动下载到本地指定的目录,并打印数据集的训练集.验证集和测试集的维度大小. from te…

目录 第1章 深度学习简介 第2章 TensorFlow环境搭建 第3章 TensorFlow入门 第4章 深层神经网络   第1章 深度学习简介 对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情.在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入. 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征.并使用这些组合特征解决问题.深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联,还能自动从简单特征…

第一章:深度学习简介   1⃣️应用有 1.计算机视觉 2.语音识别 3.自然语言处理 4.人机博弈   2⃣️深度学习,机器学习,AI 的关系…

深层神经网络可以解决部分浅层神经网络解决不了的问题. 神经网络的优化目标-----损失函数 深度学习:一类通过多层非线性变化对高复杂性数据建模算法的合集.(两个重要的特性:多层和非线性) 线性模型的最大特点:任意线性模型的组合仍然是线性模型.(任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何区别) 激活函数实现去线性化:ReLU函数  sigmoid函数  tanh函数 (增加偏置项) ,TensorFlow支持7中不同的非线性激活函数 感知机:单层的神经网络,无法模拟异或运算.加入隐…

原文:https://databricks.com/blog/2016/01/25/deep-learning-with-apache-spark-and-tensorflow.html by Tim Hunter 如何基于Spark做深度学习:从Mllib到keras,elephas   http://blog.csdn.net/Richard_More/article/details/53215142…

自学人工智能的第一天 "TensorFlow 是谷歌 2015 年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.本书为 TensorFlow 入门参考书,旨在帮助读者以快速.有效的方式上手 TensorFlow 和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的 TensorFlow 示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书 . “互联网+”的大潮催生了诸如“互联网+外卖”.“互联网+打车”…

如今,深度学习是国际上非常活跃.非常多产的研究领域,它被广泛应用于计算机视觉.图像分析.语音识别和自然语言处理等诸多领域.在多个领域上,深度神经网络已大幅超越了已有算法的性能. 本书是深度学习领域的一本力作.它对深度神经网络尤其是卷积神经网络进行介绍,且注重深度学习的实际应用.而且,本书还对深度学习研发现状进行总结和阐述,包括对Google和Facebook的研究与总结. 本书通过示例的方式详解深度学习的具体应用,包括手写数字识别,物体识别,及以人为中心的计算(包括人脸识别.人脸表情识别.年龄估…

神经网络的优化方法: 1.学习率的设置(指数衰减) 2.过拟合问题(Dropout) 3.滑动平均模型(参数更新,使模型在测试数据上更鲁棒) 4.批标准化(解决网络层数加深而产生的问题---如梯度弥散,爆炸等) 一.学习率的设置----指数衰减方法 通过指数衰减的方法设置GD的学习率.该方法可让模型在训练的前期快速接近较优解,又可保证模型在训练后期不会有太大的波动,从而更加接近局部最优. 学习率不能过大,可能让参数在极值两侧波动,不能过小,训练时间会过长. TensorFlow提供的方法:tf.…

为了实现迁徙学习,首先是数据集的下载 #利用curl下载数据集 curl -o flower_photos.tgz http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz #在当前路径下对下载的数据集进行解压 tar xzf flower_photos.tgz 下载谷歌提供的训练好的Inception-v3模型 wget -P /Volumes/Cu/QianXi_Learning --no-check-certificat…