在使用RNN based model处理序列的应用中,如果使用并行运算batch sample,我们几乎一定会遇到变长序列的问题. 通常解决变长的方法主要是将过长的序列截断,将过短序列用0补齐到一个固定长度(例如max_length). 最后由n个sample组成的dataset能形成一个shape == (n, max_length)的矩阵.然后可以将这个矩阵传递到后续的模型中使用. 然而我们可以很明显,如果用0或者其他整数补齐,势必会影响到模型自身(莫名其妙被输入很多个0,显然是有问题的).

在tensorflow中,有一个初始化函数:tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer.Tensorflow 官网的介绍为: variance_scaling_initializer( factor=2.0, mode='FAN_IN', uniform=False, seed=None, dtype=tf.float32)1234567Returns an initializer that generates tensors without s

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系

以前用DMA实现接收不定长数据,DMA的方法接收串口助手的数据,全部没问题,不过如果接收模块返回的数据,而这些数据如果包含回车换行的话就会停止接收,例如接收:AT\r\nOK\r\n,就只能接收到AT\r,导致没有接收完成,具体原因还没搞懂,有了解的,希望可以告知一下,DMA不定长接收方法传输门:https://www.cnblogs.com/xingboy/p/9714907.html. 好了,不多说了,现在进入正文.首先建立一个STM32Cumebx的工程,打开串口中断,完成配置,具体的配置

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

推断(Inference),就是深度学习把从训练中学习到的能力应用到工作中去. 精心调整权值之后的神经网络基本上就是个笨重.巨大的数据库.为了充分利用训练的结果,完成现实社会的任务,我们需要的是一个能够保留学习到的能力,还能迅速应用到前所未见的数据上的,响应迅速的系统.这就是推断,根据真实世界中的少量数据,迅速地提供正确的答案. 这可是计算机科学的全新领域.现在主要有两种方法来优化庞大笨拙的神经网络,以实现高速低延迟的应用. 第一个方法,是查找神经网络中经过训练后并没有用到.也就是说尚未激活的部

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

Chainer是一个专门为高效研究和开发深度学习算法而设计的开源框架. 这篇博文会通过一些例子简要地介绍一下Chainer,同时把它与其他一些框架做比较,比如Caffe.Theano.Torch和Tensorflow. 大多数现有的深度学习框架是在模型训练之前构建计算图. 这种方法是相当简单明了的,特别是对于结构固定且分层的神经网络(比如卷积神经网络)的实现. 然而,现在的复杂神经网络(比如循环神经网络或随机神经网络)带来了新的性能改进和新的应用.虽然现有的框架可以用于实现这些复杂神经网络,但是

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c

h1 { counter-reset: h2counter; } h2 { counter-reset: h3counter; } h3 { counter-reset: h4counter; } h4 { counter-reset: h5counter; } h5 { counter-reset: h6counter; } h6 { } h2:before { counter-increment: h2counter; content: counter(h2counter) ".\0000a

本文主要参考Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks一文. 1. 前言 神经网络具有很高的方差,不易复现出结果,而且模型的结果对初始化参数异常敏感. 使用集成模型可以有效降低神经网络的高方差(variance). 2. 使用集成模型降低方差 训练多个模型,并将预测结果结合到一起,能够降低方差. 多模型集成能起到作用的前提是,每个模型有自己的特点,每个模型预测出的误差是不同的. 简单的集成方式就是将预测结果取平均,该方法起作用的原因是,不

目前最好的高动态范围(HDR)成像方法通常是先利用光流将输入图像对齐,随后再合成 HDR 图像.然而由于输入图像存在遮挡和较大运动,这种方法生成的图像仍然有很多缺陷.最近,腾讯优图和香港科技大学的研究者提出了一种基于深度学习的非光流 HDR 成像方法,能够克服动态场景下的大范围前景运动. 论文:Deep High Dynamic Range Imaging with Large Foreground Motions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.08937 摘要

浅谈深度学习(Deep Learning)的基本思想和方法  参考:http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/8478562 深度学习(Deep Learning),又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning,是目前非常热的一个研究主题. 本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法. 一. 什么是Deep Learning? 实际生活中,人们为了解决一个问题,如对象

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1

先随便写写,有空再整理. 直接贴代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> //从一行标准输入中格式化输入一个不定长数组 void inputVec (); //读入给定行数的不定长数组 void inputVecs1 (); //读入不确定行数不定长数组 void inputVecs2 (); void main () { inputVecs1 (); return; } void inputVecs1 () { while (!feof(

~~因为不太会使用opencv.matlab工具,所以在找一些比较简单的工具. . . 一.NLP标注工具BRAT BRAT是一个基于web的文本标注工具,主要用于对文本的结构化标注,用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化,供计算机处理.利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料.以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子. WeTest舆情团队在使用:http://wetest.qq.com/bee/ 使用案例:http://blog.csdn.net/oweng

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