mxnet 线性模型 li {list-style-type:decimal;}ol.wiz-list-level2 > li {list-style-type:lower-latin;}ol.wiz-list-level3 > li {list-style-type:lower-roman;}blockquote {padding:0 12px;padding:0 0.75rem;}blockquote > :first-child {margin-top:0;}blockquote…

线性回归 给定一个数据点集合 X 和对应的目标值 y,线性模型的目标就是找到一条使用向量 w 和位移 b 描述的线,来尽可能地近似每个样本X[i] 和 y[i]. 数学公式表示为\(\hat{y}=Xw+b\) 目标函数是最小化所有点的平方误差 \(\sum_{i=1}^{n} (\hat{y_i}-y_i)^2\) ⼀个神经⽹络就是⼀个由节点(神经元)和有向边组成的集合.我们⼀ 般把⼀些节点组成层,每⼀层先从下⾯⼀层的节点获取输⼊,然后输出给上⾯的层使⽤.要计算⼀ 个节点值,我们需要将输⼊节点…

       原文连接:MxNet和Caffe之间有什么优缺点一.前言: Minerva: 高效灵活的并行深度学习引擎 不同于cxxnet追求极致速度和易用性,Minerva则提供了一个高效灵活的平台让开发者快速实现一个高度定制化的深度神经网络. Minerva在系统设计上使用分层的设计原则,将"算的快"这一对于系统底层的需求和"好用"这一对于系统接口的需求隔离开来,如图3所示.在接口上,我们提供类似numpy的用户接口,力图做到友好并且能充分利用Python和nu…

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(…

ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建 建议:环境搭建完成之后,不要更新系统(内核) 转载请注明出处: 微微苏荷 一 我的安装环境 系统:ubuntu16.04 显卡:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认是5.4, 关于降级,后边有叙述) 二 安装步骤 (一) gcc降级 (可选/安装opencv2.4.13则必选) 根据需要,opencv安装时提示,gcc 不支持5.3以上版本,所以降级. 方法1:5.4 =…

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重…

安装完MXNet之后,运行了官网的手写体识别的例子,这个相当于深度学习的Hello world了吧.. http://mxnet.io/tutorials/python/mnist.html 运行的过程中开始想的是新建一个文件夹专门存放我的工程,但是在导入mxnet的过程中又出现了错,于是将minist的脚本文件放在了与mxnet平行的目录下,可以运行,并且十分节省显存!!但是有以下的问题: 1.在GTX1080的显卡上训练,网络是不收敛的,但是在980或者更旧的显卡上就可以,在github上也…

今天尝试安装windows版本的MXNET,在按照官网的运行了python的setup之后,import mxnet时出现如下错误:cannot import name libinfo,在网上查找发现别人也遇到过,大致的原因是dll没有找到,参考网上的说明,将dll全部放在D:\MXNet\python目录下,然后在此目录下运行该命令,则可以正常导入. 如果按照官网的说明,是将mxnet包安装在了anaconda的sitepackages目录中的,也就是在随便一个目录下执行import mxne…

第一次用卷积,看的别人的模型跑的CIFAR-10,不过吐槽一下...我觉着我的965m加速之后比我的cpu算起来没快多少..正确率64%的样子,没达到模型里说的75%,不知道问题出在哪里 import numpy as np import os import mxnet as mx import logging import cPickle def unpickle(file): with open(file,'rb') as fo: dict = cPickle.load(fo) return…

反正基本上是给自己看的,直接贴写过注释后的代码,可能有的地方理解不对,你多担待,看到了也提出来(基本上对未来的自己说的),三层跑到了97%,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导入需要的模块 import numpy as np #numpy只保存数值,用于数值运算,解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题 import os #本例子中没有使用到 import gzip #使用zlib来压缩和解压缩数据文件,读写gzip文件 import struct…