tesorflow - create neural network+结果可视化+加速神经网络训练+Optimizer+TensorFlow

以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间. 神经层里常见的参数通常有weights.biases和激励函数. 然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数:输入值.输入的大小.输出的大小和激励函数,我们设定默认的激励函数是None. def add_layer(in…

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例第…

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.2

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 2基础及源代码解析 2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识 1)基础知识: 自行google,百度.基础方面的非常多,随便看看就能够,仅仅是非常多没有把细节说得清楚和明确: 能把细…

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.3

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 3实例 3.1 測试数据依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 CNN实例 //2 測试数据 Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) valdata_p…

TensorFlow实战第三课（可视化、加速神经网络训练）

matplotlib可视化构件图形用散点图描述真实数据之间的关系(plt.ion()用于连续显示) # plot the real data fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(x_data, y_data) plt.ion()#本次运行请注释,全局运行不要注释 plt.show() 接下来我们来显示预测数据每隔50次训练就刷新一次图形用红色宽度为5的线条来显示我们的预测数据与输入数据之间的关系并暂停0.1…

使用tensorflow下的GPU加速神经网络训练过程

下载CUDA8.0,安装下载cuDNN v5.1安装.放置环境变量等. 其他版本就不装了.不用找其他版本的关系. 使用tensorflow-gpu1.0版本. 使用keras2.0版本. 有提示的. 有时候可能需要分配使用空间自动增长: config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config) 英伟达 MX150.华硕FL8000…

机器学习公开课笔记(4)：神经网络(Neural Network)——表示

动机(Motivation) 对于非线性分类问题,如果用多元线性回归进行分类,需要构造许多高次项,导致特征特多学习参数过多,从而复杂度太高. 神经网络(Neural Network) 一个简单的神经网络如下图所示,每一个圆圈表示一个神经元,每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入,同时其输出信号到下一层,其中每一层的第一个神经元称为bias unit,它是额外加入的其值为1,通常用+1表示,下图用虚线画出. 符号说明: $a_i^{(j)}$表示第j层网络的第i个神经元,例如下图$a_1^{(…

1 - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network （阅读翻译）

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d…

CS224d assignment 1【Neural Network Basics】

refer to: 机器学习公开课笔记(5):神经网络(Neural Network) CS224d笔记3--神经网络深度学习与自然语言处理(4)_斯坦福cs224d 大作业测验1与解答 CS224d Problem set 1作业 softmax: def softmax(x): assert len(x.shape) > 1 x -= np.max(x, axis=1, keepdims=True) x = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=1, kee…

Neural Networks and Deep Learning（week4）Building your Deep Neural Network: Step by Step

Building your Deep Neural Network: Step by Step 你将使用下面函数来构建一个深层神经网络来实现图像分类. 使用像relu这的非线性单元来改进你的模型构建一个多隐藏层的神经网络(有超过一个隐藏层) 符号说明: 1 - Packages(导入的包) numpy:进行科学计算的包 matplotlib :绘图包 dnn_utils:提供一些必要功能 testCases 提供一些测试用例来评估函数的正确性 np.random.seed(1) 设置随机数种子…

Recurrent Neural Network系列1--RNN（循环神经网络）概述

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少…

Neural Network学习（二）Universal approximator ：前向神经网络

1. 概述前面我们已经介绍了最早的神经网络:感知机.感知机一个非常致命的缺点是由于它的线性结构,其只能做线性预测(甚至无法解决回归问题),这也是其在当时广为诟病的一个点. 虽然感知机无法解决非线性问题,但是其给非线性问题的解决提供了一个思路.感知机的局限来自于其线性结构,如果我们能够给其加入非线性结构,比如先给输入做一个非线性变换,这样其就能拟合非线性问题.那么这就是我们这次要讲的前向神经网络. 2. 结构前向神经网络(Feed-forward Neural Network)是一种多层的网络…

Recurrent Neural Network(循环神经网络)

Reference: Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks] Alex是RNN最著名变种,LSTM发明者Jürgen Schmidhuber的高徒,现加入University of Toronto,拜师Hinton. 统计语言模型与序列学习 1.1 基于频数统计的语言模型 NLP领域最著名的语言模型莫过于N-Gram. 它基于马尔可夫假设,当然,这是一个2-Gram(Bi-Gram)模…

Introduction to neural network —— 该“神经网络” 下拉“祭坛”

Introduction to neural network 不能自欺欺人. 实干兴邦,空谈误国. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 题外话: Matlab的神经网络工具箱使得神经网络得到大力的推广,得到很多其它的人关注与研究使用. 然而,非常多…

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）

为什么使用序列模型(sequence model)?标准的全连接神经网络(fully connected neural network)处理序列会有两个问题:1)全连接神经网络输入层和输出层长度固定,而不同序列的输入.输出可能有不同的长度,选择最大长度并对短序列进行填充(pad)不是一种很好的方式:2)全连接神经网络同一层的节点之间是无连接的,当需要用到序列之前时刻的信息时,全连接神经网络无法办到,一个序列的不同位置之间无法共享特征.而循环神经网络(Recurrent Neural Networ…

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多.参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题.所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目.而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以做到. 1. 卷积神经网络构成图 1:卷积神经网络输入层整个网络的输入,一般代表了一张图片的像素矩阵.图 1中最左侧三维矩阵代表一张输入的图片,三维矩阵的长.宽代表了图…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)简析

目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先…

递归神经网络(Recursive Neural Network, RNN)

信息往往还存在着诸如树结构.图结构等更复杂的结构.这就需要用到递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN),巧合的是递归神经网络的缩写和循环神经网络一样,也是RNN,递归神经网络可以处理树.图这样的递归结构. 递归神经网络神经网络的输入层单元个数是固定的,因此必须用循环或递归的方式来处理长度可变的输入.循环神经网络实现通过长度不定的输入分割为等长度的小块,然后再依次的输入到网络中,从而实现了神经网络对变长输入的处理.一个典型的例子是,当我们处理一句话的时候,我们…

深度学习FPGA实现基础知识10(Deep Learning（深度学习）卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN))

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅. 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一…

人工神经网络 Artificial Neural Network

2017-12-18 23:42:33 一.什么是深度学习深度学习(deep neural network)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法. --Wiki 在人工智能领域,有一个方法叫机器学习.在机器学习这个方法里,有一类算法叫神经网络.神经网络如下图所示: 上图中每个圆圈都是一个神经元,每条线表示神经元之间的连接.我们可以看到,上面的神经元被分成了多层,层与层之间的神经元有连接,而层内之间的神经元没有连…

ufldl学习笔记与编程作业：Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程)

ufldl学习笔记与编程作业:Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起,系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程.就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习地址:http://ufldl.stanfor…

Deep Learning 学习笔记（6）：神经网络( Neural Network )

神经元: 在神经网络的模型中,神经元可以表示如下神经元的左边是其输入,包括变量x1.x2.x3与常数项1, 右边是神经元的输出神经元的输出函数被称为激活函数(activation function),输出值被称为激活值(activation value). 激活函数有很多种,其中最简单的莫过于sigmoid函数. 除非特别声明,否则博客里提及的激活函数均为sigmoid 神经网络: 多个神经元首尾相连连接成神经网络(Neural Network),可以表示如下: 尽管生物体中神经云之间的连接…

Recurrent Neural Network（递归神经网络）

递归神经网络(RNN),是两种人工神经网络的总称,一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),另一种是结构递归神经网络(recursive neural network). min-char-rnn.py gist:112 lines of Python 简介: 人工神经网络的发展历史己有60多年,是采用物理可实现的系统模仿人脑神经细胞的结构和功能,是在神经生理学和神经解剖学的基础上,利用电子技术.光学技术等模拟生物神经网络的结构和功能原理而发展起来的一门新兴的边…