深度学习（二）--深度信念网络（DBN）

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(转)零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,<零基础入门深度学习>系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平.零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章.虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean…

深度学习——手动实现残差网络ResNet 辛普森一家人物识别

深度学习--手动实现残差网络辛普森一家人物识别目标通过深度学习,训练模型识别辛普森一家人动画中的14个角色最终实现92%-94%的识别准确率. 数据 ResNet介绍论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差网络(ResNet)是微软亚洲研究院的何恺明.孙剑等人2015年提出的,它解决了深层网络训练困难的问题.利用这样的结构我们很容易训练出上百层甚至上千层的网络. 残差网络的提出,有效地缓解了深度学习两个大问题梯度消失:当使用深层的网络时…

学习笔记︱Nvidia DIGITS网页版深度学习框架——深度学习版SPSS

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi…

一天搞懂深度学习-训练深度神经网络(DNN)的要点

前言这是<一天搞懂深度学习>的第二部分一.选择合适的损失函数典型的损失函数有平方误差损失函数和交叉熵损失函数. 交叉熵损失函数: 选择不同的损失函数会有不同的训练效果二.mini-batch和epoch (1)什么是mini-batch和epoch 所谓的mini-batch指的是我们将原来的数据分成不重叠的若干个小的数据块.然后在每一个epoch里面分别的运行每个mini-batch.ecpoch的次数和mini-batch的大小可以由我们自己设置. (2)进行mini-batch和…

【神经网络与深度学习】深度学习实战——caffe windows 下训练自己的网络模型

1.相关准备 1.1 手写数字数据集这篇博客上有.jpg格式的图片下载,附带标签信息,有需要的自行下载,博客附带百度云盘下载地址(手写数字.jpg 格式):http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50496194 1.2深度学习框架本实战基于caffe深度学习框架,需自行参考相关博客搭建环境,这里不再对如何搭建环境作介绍. 2.数据准备 2.1 准备训练与验证图像准备好你想训练识别的图像数据之后,将其划分为训练集与验证集,并准备好对应…

深度学习二、CNN（卷积神经网络）概念及理论

一.卷积神经网络(CNN) 1.常见的CNN结构有:LeNet-5.AlexNet.ZFNet.VGGNet.ResNet等.目前效率最高的是ResNet. 2.主要的层次: 数据输入层:Input Layer 卷积计算层:CONV Layer ReLU激励层:ReLU Incentive Layer(功能就是和激活函数一样,具有非线性的能力) 池化层:Pooling Layer(压缩形式,降低复杂度) 全联接层: FC Layer 备注 :Batch Normalization Layer 3…

【神经网络与深度学习】生成式对抗网络GAN研究进展（五）——Deep Convolutional Generative Adversarial Nerworks，DCGAN

[前言] 本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展.作者按照GAN主干论文.GAN应用性论文.GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络. 本文涉及的论文有: Goodfellow Ian, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adver…

吴恩达深度学习笔记1-神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)

一:二分类(Binary Classification) 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.在二分类问题中,我们的目标就是习得一个分类器,它以对象的特征向量作为输入,然后预测输出结果…

PYTHON深度学习6.2RNN循环网络

#简单的循环网络 #-*-coding:utf-8 -*- from keras.datasets import imdbfrom keras.preprocessing import sequence max_fetaures = 10000maxlen = 500batch_size = 32print("Loading data...")(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(path="/home/d…

go微服务框架go-micro深度学习(二) 入门例子

上一篇帖子简单介绍了go-micro的整体框架结构,这一篇主要写go-micro使用方式的例子,中间会穿插一些go-micro的源码,和调用流程图,帮大家更好的理解go-micro的底层.更详细更具体的调用流程和细节,会在以后的帖子里详细讲解. 例子的github地址: gomicrorpc 跑一遍例子,也就会明白个大概. 安装所需要的环境 go-micro服务发现默认使用的是consul, brew install consul consul agent -dev 或者直接使用使用dock…

零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)

代码: def forward(self, x): ''' 根据式1-式6进行前向计算 ''' self.times += 1 # 遗忘门 fg = self.calc_gate(x, self.Wfx, self.Wfh, self.bf, self.gate_activator) self.f_list.append(fg) # 输入门 ig = self.calc_gate(x, self.Wix, self.Wih, self.bi, self.gate_activator) self.…

deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week1 深度学习概论听课笔记

1. 预测房价.广告点击率:典型的神经网络,standard NN. 图像:卷积神经网络,CNN. 一维序列数据,如音频,翻译:循环神经网络,RNN. 无人驾驶,涉及到图像.雷达等更多的数据类型:混合的神经网络. 2. 结构化数据:数据的数据库,每一种特征都有明确的定义,如预测房价.广告点击率.目前主要的营收来源还是处理结构化数据. 非结构化数据:如音频.图像.文本,特征不明显.人类和你擅长处理非结构化数据. 3. 为什么近期神经网络一下子变这么厉害?一个神经网络牛逼的条件:1)神经网络的规模足…

[DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习4.深度神经网络

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.2 深层神经网络中的前向传播 4.3 核对矩阵的维数经验方法论对于神经网络想增加得到没有bug的程序的概率的方法:需要仔细的思考矩阵的维数,Angrew自己在调试bug时自己会不断的看自己写的神经网络中矩阵的维度. 4.4 为什么使用深层表示如果在建立一个人脸识别系统,那么你可以吧神经网络的第一层当成一个特征探测器或者边缘探测器,例如第一层神经元就会找特征图中相对应的边缘的方向,对于第二层隐藏层可以将被探测到的边缘组合成面部的不同…

C#深度学习の委托深度解析

一.我们在使用C#的过程中,不可避免的用到了委托. 委托的本质是什么呢? 从语法上看,委托是对方法的抽象封装,例如:public void print1(),public void print2(),我们可以抽象化,public delegate void Print();用Print p来声明,委托需要实例化和调用,类似于c++中的函数模板: 从功能上看,委托主要是方法的指针,用以方便实现函数的回调.调用(异步等). 直观上,委托的作用有回调.多线程调用.传值等等.以下我们以实例展开委托声明.…

deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week1 深度学习概论

1. 预测房价.广告点击率:典型的神经网络,standard NN. 图像:卷积神经网络,CNN. 一维序列数据,如音频,翻译:循环神经网络,RNN. 无人驾驶,涉及到图像.雷达等更多的数据类型:混合的神经网络. 2. 结构化数据:数据的数据库,每一种特征都有明确的定义,如预测房价.广告点击率.目前主要的营收来源还是处理结构化数据. 非结构化数据:如音频.图像.文本,特征不明显.人类和你擅长处理非结构化数据. 3. 为什么近期神经网络一下子变这么厉害?一个神经网络牛逼的条件:1)神经网络的规模足…

机器学习——DBN深度信念网络详解（转）

深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 简要描述深度神经网络模型. 1. 自联想神经网络与深度网络自联想神经网络是很古老的神经网络模型,简单的说,它就是三层BP网络,只不过它的输出等于输入.很多时候我们并不要求输出精确的等于输入,而是允许一定的误差存在.所以,我们说,输出是对输入的一种重构.其网络结构可以很简单的表示如下: 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数,而使用线性…

受限玻尔兹曼机（RBM, Restricted Boltzmann machines）和深度信念网络（DBN, Deep Belief Networks）

受限玻尔兹曼机对于当今的非监督学习有一定的启发意义. 深度信念网络(DBN, Deep Belief Networks)于2006年由Geoffery Hinton提出.…

<深度学习优化策略-3> 深度学习网络加速器Weight Normalization_WN

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re…

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

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…

paper 53 ：深度学习（转载）

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一. 深度学习概念深度学习(Deep Learning, DL…

【转载】Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

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）学习笔记整理系列之（六）

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.…

[转载]Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

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…