深度学习要想落地实践,一个少不了的路径即是朝着智能终端.嵌入式设备等方向发展.但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能,那如何使得终端设备应用上深度学习呢? 所幸谷歌已经推出了TFMobile,去年又更进一步,推出了TFLite,其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型,然后将定制化模型移植到TFLite上, 终端设备仅利用模型做前向推理,预测结果.本文基于以下三篇文章而成: 理论篇:https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_re…

Dropout是过去几年非常流行的正则化技术,可有效防止过拟合的发生.但从深度学习的发展趋势看,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层.本文将首先引入Dropout的原理和实现,然后观察现代深度模型Dropout的使用情况,并与BN进行实验比对,从原理和实测上来说明Dropout已是过去式,大家应尽可能使用BN技术. 一.Dropout原理 根据wikipedia定义,dropout是指在神经网络中丢弃掉一些隐藏或可见单元.通常来说,是在神…

在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训…

如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识. 什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X).隐藏层和输出层:f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W).每层都存在一个偏移值(b). 每一层节点的计算方式如下: 其中g()代表激活函数,o()代表softmax输出函数. 使用Flow Graph的方式来表达如何正向推导神经网络,可以表达如下: x: 输入值 a(x):表示每个隐藏层的pre-acti…

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for…

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的"UFLDL 建立分类用深度网络"基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更"深"的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇"无监督特征学习"只有一层隐藏层.原文深度网络概览不仅给出了深度网络优势的一种解释,还总结了几点训练深度网络的困难之处,并解释了逐层贪婪训练方法的过程.关于深度网络优势的表述非常好,贴在这里. ​ 使用深度…

目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 对多维Tensor按维度操作 定义softmax操作 softmax回归模型 定义损失函数 定义准确率 训练模型 模型预测 softmax的简洁实现 初始化参数和获取数据 定义网络模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化函数 训练 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类…

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深度学习最终目的表现为解决分类或回归问题.在现实应用中,输出层我们大多采用softmax或sigmoid函数来输出分类概率值,其中二元分类可以应用sigmoid函数. 而在多元分类的问题中,我们默认采用softmax函数,具体表现为将多个神经元的输出,映射到0 ~ 1的区间中,按概率高低进行分类,各概率之和为1. 某分类的概率数学表达式为:yi = ei / ∑j=1ej   具体来说,假设有四个输出单元,分别为: y1 = ex1 / (ex1 + ex2 + ex3 + ex4 ),假设其概…

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:…