生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…

神经网络模型的优化 使用 Keras 回调函数 使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点.如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行.下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

介绍一维卷积神经网络 卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据.这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效.对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快 二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换,按照同样的方法,也可以使用一维卷积,从序列中提取…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…

本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小.通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制 用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类Demo from keras import layers from keras import models from keras.datasets import mnist from…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络.预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好 使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature extraction)和微调模型(fine-tuning) 特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有趣的特征.然后将这些特征输入一个新的分类器,从头开始训练 ,简言之就是用提取的特征取代原…

零.引言 在<Dive into Python>(深入python)中,第七章介绍正則表達式,开篇非常好的引出了正則表達式,以下借用一下:我们都知道python中字符串也有比較简单的方法,比方能够进行搜索(index,find和count),替换(replace)和解析(split),这在本系列前篇数据结构篇中有所涉及,可是有种种限制.比方要进行大写和小写不敏感的搜索时,可能就须要先对字符串进行str.lower()或str.upper()将字符串先统一转换成小写或者大写在进行搜索. 那么,本…

一.类和实例 1.类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法.对象是类的实例. 2.对象:通过类定义的数据结构实例.对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法. 3.类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的.类变量定义在类中且在函数体之外.类变量通常不作为实例变量使用. 4.实例变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类. 5.对“类”和“对象”的使用: 类就是一个模板,模板里可以包含多个函数,函数里实现一些功能. 对象则是…

  用这张图激励一下自己,身边也就只有一位全栈数据工程师!!! 32. Python的内存管理 1. 对象的内存使用 对于整型和短字符串对象,一般内存中只有一个存储,多次引用.其他的长字符串和其他对象,对象就有相同的多份存储. 查看对象的内存存储,可以用内置函数id().比如: a=1 b=1 print(id(a), id(b)) # 相同 a='a very good morning' b='a very good morning' print(id(a), id(b)) # 不相同 也可以…

念念不忘,必有回响. 今天继续学习Python 类.…

网络编程 网络编程需要知道的概念 网络体系结构就是使用这些用不同媒介连接起来的不同设备和网络系统在不同的应用环境下实现互操作性,并满足各种业务需求的一种粘合剂.网络体系结构解决互质性问题彩是分层方法. 1.网络(OSI)的7层模型: 应用层--->为应用程序提供网络通信服务 表示层--->数据表示 会话层--->主机间通信(两个应用进程间) 传输层--->端到端的连接,隔离网络的上下层协议,使得网络应用与下层协议无关 网络层--->寻找最优路径,转发数据包 数据链路层---&…

  1.函数式编程   理论就来自lambda演算,虽然没有学过lisp,一直被其大名震撼. 特性: 函数是以一等公民 可以作为参数 可以作为返回值 具有闭包特性   1.1参数传递方式 一般参数传递:值传递,引用传递 命名参数传递,使用"参数名=值"的格式,Python内成为关键字参数(keyword argument) 默认参数设置 可变参数,使用*开头,被解析成为一个元组 可变参数,使用**开头,被解析成为一个字典,必须使用关键字参数的方式 在调用的时候如何加上*,则会被解成元组…

定义 Python 的 Class 比较特别,和我们习惯的静态语言类型定义有很大区别. 1. 使用一个名为 __init__ 的方法来完成初始化.2. 使用一个名为 __del__ 的方法来完成类似析购操作.3. 所有的实例方法都拥有一个 self 参数来传递当前实例,类似于 this.4. 可以使用 __class__ 来访问类型成员 >>>>>> class MyClass: def __init__(self): print "initialize.&q…

一.函数的定义 在某些编程语言当中,函数声明和函数定义是区分开的(在这些编程语言当中函数声明和函数定义可以出现在不同的文件中,比如C语言),但是在Python中,函数声明和函数定义是视为一体的.在Python中,函数定义的基本形式如下: def function(params): block return expression/value 注意: (1)在Python中采用def关键字进行函数的定义,不用指定返回值的类型. (2)函数参数params可以是零个.一个或者多个,同样的,函数参数也不…

循环(loop),指的是在满足条件的情况下,重复执行同一段代码.比如,while 语句. 迭代(iterate),指的是按照某种顺序逐个访问列表中的每一项.比如,for 语句. 递归(recursion),指的是一个函数不断调用自身的行为.比如,以编程方式输出著名的斐波纳契数列. 遍历(traversal),指的是按照一定的规则访问树形结构中的每个节点,而且每个节点都只访问一次. 迭代 我们常常将哪些能够用诸如循环语句之类的方法来一个一个读取元素的对象,就称之为可迭代的对象.那么用来循环的如 f…

函数其实一段带名字的代码段,我们可以根据代码段,重复执行某一段代码段,或者有条件的执行某一段代码段. 将一段代码定义成函数后,我们可以很方便的根据自己的需求,随时调用该代码段.遇到需求变化的时候,只需要修改该函数,就可以满足需求,不需要到处修改特定的代码. 比如我们定义一个print hello的函数: def say_hello(): print("Hello!") say_hello() ''' Hello! ''' 我们可以看到,我们使用def来定义函数, 以冒号结尾. 输入回车…

来自:CVPR 2014   作者:Yi Sun ,Xiaogang Wang,Xiaoao Tang 题目:Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 主要内容:通过深度学习来进行图像高级特征表示(DeepID),进而进行人脸的分类. 长处:在人脸验证上面做,能够非常好的扩展到其它的应用,而且夸数据库有效性:在数据库中的类别越多时,其泛化能力越强,特征比較少,不像其它特征好几K甚至上M,好的泛化能力+只是拟合…

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.…

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.…

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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…

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…

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…