前言 这是一篇包含极少数学推导的NN入门文章 大概从今年4月份起就想着学一学NN,但是无奈平时时间不多,而且空闲时间都拿去做比赛或是看动漫去了,所以一拖再拖,直到这8月份才正式开始NN的学习. 这篇文章主要参考了<深度学习入门:基于Python的理论与实现>一书,感觉这本书很不错,偏向实践,蛮适合入门. 话不多说,下面开始我们的NN入门(手撕NN)之旅 基础数学知识 这里只对张量进行简单介绍,关于矩阵运算之类的,就靠你们自己另外学啦. 标量(0D张量) 仅包含一个数字的张量叫作标量(scala…

这是一篇包含较少数学推导的NN入门文章 上篇文章中简单介绍了如何手撕一个NN,但其中仍有可以改进的地方,将在这篇文章中进行完善. 误差反向传播 之前的NN计算梯度是利用数值微分法,虽容易实现,但是计算速度慢,这里介绍的误差反向传播法能够高效计算权重参数的梯度的方法. 这里将通过计算图的方法来讲解反向传播 计算图 问题一: ​ 小明在超市买了2个100元一个的苹果,消费税是10%,请计算支付金额 ​ 问题二: ​ 小明在超市买了2个苹果.3个橘子.其中,苹果每个100元, 橘子每个150元.消费税…

NN入门,手把手教你用Numpy手撕NN(3) 这是一篇包含极少数学的CNN入门文章 上篇文章中简单介绍了NN的反向传播,并利用反向传播实现了一个简单的NN,在这篇文章中将介绍一下CNN. CNN CV(计算机视觉)作为AI的一大研究方向,越来越多的人选择了这个方向,其中使用的深度学习的方法基本以卷积神经网络(CNN)为基础.因此,这篇文章将介绍CNN的实现. CNN与我们之前介绍的NN的相比,出现了卷积层(Convolution层)和池化层(Pooling层).其网络架构大致如下图所示 卷积层…

参考资料:https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/77337166, 仅作为个人学习笔记.人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network). 1.感知器 历史上,科学家一直希望模拟人的大脑,造出可以思考的机器.人为什么能够思考?科学家发现,原因在于人体的神经网络.见上章图 外部刺激通过神经末梢,转化为电信号,转导到神经细胞(又叫神经元). 无数神经元构成神经中枢. 神经中枢综合各种信号,做出判断. 人体根据神经中枢的…

转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积…

转自:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78004522 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 惯例先展示函数: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 1 2 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求…

本系列目录:ASP.NET MVC4入门到精通系列目录汇总 Routing(路由) – URL url 作为广泛使用的Web用户接口,需要被重视 好的Url应该满足如下条件: URL应为获取某种资源提供信息,不一定是物理文件路径 简短易于记忆和拼写输入 可以反映出站点结构 应该是[可拆分],用户移除末尾,进而获得更高层次信息 持久.不应改变 下面两种url哪种你更喜欢呢?http://www.cnblogs.com/jiekzou/1.htmlhttp://www.cnblogs.com/jie…

[注] 1.该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统,内容分为三部分:基础环境搭建.Hadoop编译安装和Spark编译安装,该环境作为后续实验基础: 3.文章演示了Hadoop.Spark的编译过程,同时附属资源提供了编译好的安装包,觉得编译费时间可以直接使用这些编译好的安装包进行部署. 1.运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1  运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1…