这几天在B站看莫烦的视频,学习一波,给出视频地址:https://www.bilibili.com/video/av16001891/?p=22 先放出代码 #####搭建神经网络测试 def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size],dtype=np.float32)) biases = tf.Va…

一.循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出. 下图展示了一个典型的循环神经网络. 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻.上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt,还有一个自身当前时刻的状态St. 在每一个时刻,A会读取t时刻的输入Xt,并且得到一个输出Ht.同时还会得到一个当前时刻的状态St,传递给下一时刻t+1. 因此,循环…

最近在学习pytorch框架,给大家分享一个最最最最基本的用pytorch搭建神经网络并且训练的方法.本人是第一次写这种分享文章,希望对初学pytorch的朋友有所帮助! 一.任务 首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务: 让我们的神经网络学会逻辑异或运算,异或运算也就是俗称的“相同取0,不同取1” .再把我们的需求说的简单一点,也就是我们需要搭建这样一个神经网络,让我们在输入(1,1)时输出0,输入(1,0)时输出1(相同取0,不同取1),以此类推. 二.实现思路 因为我们的需求需要有两个输…

循环神经网络(RNN) 卷积网络专门处理网格化的数据,而循环网络专门处理序列化的数据. 一般的神经网络结构为: 一般的神经网络结构的前提假设是:元素之间是相互独立的,输入.输出都是独立的. 现实世界中的输入并不完全独立,如股票随时间的变化,这就需要循环网络. 循环神经网络的本质 循环神经网络的本质是有记忆能力,能将前一时刻的输出量('记忆')作为下一时刻的输入量. RNN的结构与原理 结构如下: 设某个神经元的 \[X_t:表示t时刻的输入,h_t:表示t时刻的输出,S_t:表示t时刻的状态(s…

一.深度学习与深层神经网络 深层神经网络是实现“多层非线性变换”的一种方法. 深层神经网络有两个非常重要的特性:深层和非线性. 1.1线性模型的局限性 线性模型:y =wx+b 线性模型的最大特点就是任意线性模型的组合仍然还是线性模型. 如果只通过线性变换,任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何的区别,它们都是线性模型.然而线性模型能够解决的问题是有限的. 如果一个问题是线性不可分的,通过线性模型就无法很好的去分类这些问题. 1.2激活函数实现去线性化 神经元的输出为所有输入…

工作环境 系统:Ubuntu LTS 显卡:GPU NVIDIA驱动:410.93 CUDA:10.0 Python:.x CUDA以及NVIDIA驱动安装,详见https://www.cnblogs.com/orzs/p/10951473.html 需要部署的软件 conda环境 nccl2环境 openmpi环境 horovod环境 1. 创建conda环境 官网下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 下载合适…

如果你可视化CNN的各层级结构,你会发现里面的每一层神经元的激活态都对应了一种特定的信息,越是底层的,就越接近画面的纹理信息,如同物品的材质. 越是上层的,就越接近实际内容(能说出来是个什么东西的那些信息),如同物品的种类. 网络结构 卷积层->池化层->卷积层->池化层->全连接层->Softmax分类器 卷积层激活函数使用relu 卷积层relu激活,偏置项使用极小值初始化,防止Relu出现死亡节点 全连接层激活函数使用relu 池化层模式使用SAME,所以stride取…

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程…

一.神经网络的实现过程 1.准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络       2.搭建神经网络结构,从输入到输出       3.大量特征数据喂给 NN,迭代优化 NN 参数       4.使用训练好的模型预测和分类 二.前向传播   前向传播就是搭建模型的计算过程,可以针对一组输入给出相应的输出. 举例:假如生产一批零件, 体积为 x1, 重量为 x2, 体积和重量就是我们选择的特征,把它们喂入神经网络, 当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出. 假如输入的特征值是:体积 0…

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.…