转自:http://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621 先上结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的. 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法. 4.通过速度v,来积累了之前梯度指数级衰减的平均,并且继续延该方向移动: 再看看算法:  动量算法直观效果解释:   如图所示,红色为SG…

上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在,服务端注册server信息,client获取server的地址信息,就可以和服务建立连接,然后就可以进行通信了.这篇帖子详细说一下,go-micro的通信协议.编码,和具体服务方法的调用过程是如何实现的,文中的代码还是我github上的例子: gomicrorpc go-micro 支持很多通信协议:http.tcp.grpc等,支持的编码方式也很多有jso…

本文主要参考Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks一文. 1. 前言 神经网络具有很高的方差,不易复现出结果,而且模型的结果对初始化参数异常敏感. 使用集成模型可以有效降低神经网络的高方差(variance). 2. 使用集成模型降低方差 训练多个模型,并将预测结果结合到一起,能够降低方差. 多模型集成能起到作用的前提是,每个模型有自己的特点,每个模型预测出的误差是不同的. 简单的集成方式就是将预测结果取平均,该方法起作用的原因是,不…

“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks>,可惜直到近两年,这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可. 为了使得网络中信息更好的流动,每一层输出的方差应该尽量相等. 基于这个目标,现在我们就去推导一下:每一层的权重应该满足哪种条件. 文章先假设的是线性激活函数,而且满足0点处导数为1,即  现在我们先来…

“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks>,可惜直到近两年,这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可. 为了使得网络中信息更好的流动,每一层输出的方差应该尽量相等.基于这个目标,现在我们就去推导一下:每一层的权重应该满足哪种条件.文章先假设的是线性激活函数,而且满足0点处导数为1,即 现在我们先来分析一…

机器学习的常见优化方法在最近的学习中经常遇到,但是还是不够精通．将自己的学习记录下来,以备不时之需 基础知识: 机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣,同时利用损失函数来提升算法模型． 这个提升的过程就叫做优化(Optimizer) 下面这个内容主要就是介绍可以用来优化损失函数的常用方法 常用的优化方法(Optimizer): 1.SGD&BGD&Mini-BGD: SGD(stochastic gradient descent):随机梯度下…

目录 Adagrad法 RMSprop法 Momentum法 Adam法 参考资料 发展历史 标准梯度下降法的缺陷 如果学习率选的不恰当会出现以上情况 因此有一些自动调学习率的方法.一般来说,随着迭代次数的增加,学习率应该越来越小,因为迭代次数增加后,得到的解应该比较靠近最优解,所以要缩小步长η,那么有什么公式吗?比如:,但是这样做后,所有参数更新时仍都采用同一个学习率,即学习率不能适应所有的参数更新. 解决方案是:给不同的参数不同的学习率 Adagrad法 假设N元函数f(x),针对一个自变量…

在tensorflow中,有一个初始化函数:tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer.Tensorflow 官网的介绍为: variance_scaling_initializer( factor=2.0, mode='FAN_IN', uniform=False, seed=None, dtype=tf.float32)1234567Returns an initializer that generates tensors without s…

作者:Jeff Macaluso https://jeffmacaluso.github.io/post/DeepLearningRulesOfThumb/ 转自CVer,仅用作个人学习 当我在研究生期间,第一次学习神经网络时,我问我的教授是否有任何关于选择架构和超参数的经验法则.他的回答是:“嗯,有点,但不...” - 毕竟神经网络的选择远远多于其他机器学习算法!在阅读 Ian Goodfellow,Yoshua Bengio和Aaaron Courville的深度学习书时,我一直在思考这个问…

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶…

Game Theory Reveals the Future of Deep Learning Carlos E. Perez Deep Learning Patterns, Methodology and Strategy @ IntuitionMachine.com 译自:https://medium.com/intuitionmachine/game-theory-maps-the-future-of-deep-learning-21e193b0e33a#.2vjbrl5di 若你一直fo…

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与…

"Xavier"初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks>. 文章主要的目标就是使得每一层输出的方差应该尽量相等.下面进行推导:每一层的权重应该满足哪种条件才能实现这个目标. 我们将用到以下和方差相关的定理: 假设有随机变量x和w,它们都服从均值为0,方差为σ的分布,且独立同分布,那么: •  …

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 01 - 一入侯门"深"似海,深度学习深几许 什么是"学习"? "如果一个系统,能够通过执行某个过程,就此改进了它的性能,那么这个过程就是学习". 学习的核心目的,就是改善性能. 什么是机器学习? 定义1: 对于计算机系统而言,通过运用数据及某种特定的方法(比如统计的方法或推理的方法),来提升机器系统…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其…

go微服务框架go-micro深度学习(一) 整体架构介绍 go微服务框架go-micro深度学习(二) 入门例子 go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现 go微服务框架go-micro深度学习(四) rpc方法调用过程详解 go微服务框架go-micro深度学习(五) stream 调用过程详解 代码在github上…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 感谢原作者:zouxy09@qq.com 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想.深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源. BP算法存在的问题: (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差…

十.总结与展望 1)Deep learning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征. 高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器, 小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达. Deep lea…

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

目录: 一.概述 二.背景 三.人脑视觉机理 四.关于特征        4.1.特征表示的粒度        4.2.初级(浅层)特征表示        4.3.结构性特征表示        4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想 六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程        8.1.传统神经网络的训练方法…

不多说,直接上干货! 十.总结与展望 1)Deep learning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征.高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器,小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达.…

PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉.自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP,用于概率图模型的Pyro,扩展了PyTorch的功能.通过学习<深度学习入门之PyTorch>,可以从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型.学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归.深度…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

摘要:想了解深度学习却又无从下手,不如从手写数字识别模型训练开始吧! 深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛.语音识别.自动机器翻译.即时视觉翻译.刷脸支付.人脸考勤--不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落,给生活带来极大便利.即便如此,依然有很多人觉得深度学习高深莫测.遥不可及,的确,它有深奥之处,非专业人士难以企及,但也有亲和力十足的一面,让没有基础的小白也能轻松上手,感受深度学习的魅力,接下来要介绍的手写数字识别模型训练正是如此. 手写数字识别初探 手写数字识别是计算机视觉…

 申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 1…