PS:这是6月份时的一个结课项目,当时的想法就是把之前在Coursera ML课上实现过的对手写数字识别的方法迁移过来,但是最后的效果不太好… 2014年 6 月 一.实验概述 实验采用的是CIFAR-10 图像数据库,一共包括60000幅32x32 彩色图像.这些图像分为10类,每类6000幅.整个数据库分为五个训练包和一个测试包,每个包一万幅图像,所以一共5万幅训练图像,1万幅测试图像.    测试包中,每个类包括1000幅图像,随机排序.而5个训练包合在一起,每类包括5000幅图像.类的标

/* 版权声明:能够随意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/                                                     author: 张俊林 问答社区算是一类已经比較成熟的互联网应用了,国外的比方Quora.StackOverflow.国内的比方老派的百度知道,新一代的知乎,都算是代表性的社交类问答社区.问答社区本质上就是个人肉知识库,通过一段时间的积累,会累积相当多以<问题.答案>方式存在的知识. 除了这些通用的问答社区外还有非常多

python实现一个简单三层神经网络的搭建(有代码) 废话不多说了,直接步入正题,一个完整的神经网络一般由三层构成:输入层,隐藏层(可以有多层)和输出层.本文所构建的神经网络隐藏层只有一层.一个神经网络主要由三部分构成(代码结构上):初始化,训练,和预测.首先我们先来初始化这个神经网络吧! 1.初始化 我们所要初始化的内容包括:神经网络每层上的神经元个数(这个是根据实际问题输入输出而得到的,我们将它设置为一个可自定义量). 不同层间数据互相传送的权重值. 激活函数(模拟自然界的神经元,刺激信号需

论文 <基于现代技术的河道浅滩演变研究> 利用BP神经网络来预测浅滩演变 BP输出因子:浅滩的年平均淤积厚度以及浅滩上最小水深,是反映浅滩变化的两个基本指标,是确定浅滩航道尺度能否满足航行要求的依据. BP输入因子的选取与浅滩形成以及影响浅滩变化的诸因素有关.从河床演变理论及河流地貌动力学角度,影响浅滩断面最小水深和浅滩的年平均淤积厚度的主要因素有:(1)上游来流量(Q).来流过程(Q一t);(2)上游来沙量(G).输沙过程(G一t),泥沙组成(ds一Ps);(3)河段比降(J);(4)河床形

近日,Neuromation 团队在 Medium 上撰文介绍其最新研究成果:利用卷积神经网络(CNN)评估儿童骨龄,这一自动骨龄评估系统可以得到与放射科专家相似或更好的结果.该团队评估了手骨不同区域,发现仅对掌骨和近端指骨进行评估,得到的结果与对整个手骨进行评估的结果相差无几.为了克服放射图像的质量和多样性问题,该团队引入了严格的清理和标准化过程,以增强模型的鲁棒性和准确率,提升骨龄评估的准确率.提高结果的可复现性以及临床医生的效率. Alexander 的论文<Pediatric Bone

这是一个图像分类的比赛CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images ) 首先我们需要下载数据文件,地址: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像,每个类别6000个图像.有50000张训练图像和10000张测试图像. 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次具有10000张图像.测试批次包含每个类别中恰好1000张随机选择的图像

题目: 1)In the first step, apply the Convolution Neural Network method to perform the training on one single CPU and testing 2)In the second step, try the distributed training on at least two CPU/GPUs and evaluate the training time. 一.单机单卡实现mnist_CNN 1

转载自:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html 前言: 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习,参考Ng的网页教程:Exercise:Sparse Autoencoder.这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse autoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征.该网络共有3

使用Tensorflow读取CIFAR-10二进制数据集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 import os import tarfile import tensorflow as tf from six.moves

# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from scipy.interpolate import lagrange from matplotlib import pyplot as plt from random import shuffle from keras.models import Sequential #导入神经网络初始化函数 from keras.layers.core import Dense, Activation #导入神经网

Recently Kaggle hosted a competition on the CIFAR-10 dataset. The CIFAR-10 dataset consists of 60k 32x32 colour images in 10 classes. This dataset was collected by AlexKrizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. Many contestants used convolutional n

UML并发视图:实体之间行为的交互,是动态.分为:时序图.协作图.状态图.活动图 一.时序图简述: 时序图(Sequence Diagram):描述对象之间的交互行为,按照时间顺序排列. 元素: 角色(Actor):人/系统 对象(Object): 生命线(Lifeline):对象存在的时间 控制焦点(FocusofControl):表示时间段的符号 消息(Message): 同步消息(SynchronousMessage):等待结果. 异步消息(AsynchronousMessage):不等待

本人.Net新手,初学三层便想记录写笔记,以供像自己一样的新人去学习,大神就不用看啦 Dal层: /// 判断编码是否存在 /// </summary> /// <param name="strHydrologyNo"></param> /// <param name="strID"></param> /// <returns></returns> public bool Exit(

就个人而言,三层架构有点难理解,不知道该如何下手,各层与各层之间怎么调用 最近一直在研究三层架构,经过网上学习与多方打听写一下自己的心得.有不足之处,可以评论和私聊探讨 言归正传: 三层架构(3-tier architecture) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为:界面层(User Interface layer).业务逻辑层(Business Logic Layer).数据访问层(Data access layer).区分层次的目的即为了"高内聚低耦合"的思想.在软件体

数据来源: 国家卫健委 已经7连降咯! 1.20-2.10图示(更新中): 神经网络训练并预测数据: clear %除湖北以外全国新增确诊病例数 2020.1.20-2.9 num=[5,44,62,154,264,365,398,480,619,705,762,728,669,726,890,731,707,696,558,509,444]; date=[1.20,1.21,1.22,1.23,1.24,1.25,1.26,1.27,1.28,1.29,1.30,1.31,2.1,2.2,2.

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image,ImageFilter from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def imageprepare(argv): # 该函数读一张图片,处理后返回一个数组,进到网络中预测 """ This function returns the pixel values. The imput is

代码: import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision # 数据库模块 import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们只训练一次 BATCH_SIZE = LR = 0.001 # 学习率

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 最近一直在使用pytorch深度学习框架,很想用pytorch搞点事情出来,但是框架中一些基本的原理得懂!本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类.CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机.鸟.猫.狗等. 注意,如果直接使用torch.torchvision的models中的ResNet18或者ResNet