之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况. Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:https://stackoverfl

搭建普通的卷积CNN网络. nan表示的是无穷或者是非数值,比如说你在tensorflow中使用一个数除以0,那么得到的结果就是nan. 在一个matrix中,如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的. 当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候,按照tensorflow官方给出的教程: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners http://wiki.jikexueyuan

1.结构图 2.知识点 生成器(G):将噪音数据生成一个想要的数据 判别器(D):将生成器的结果进行判别, 3.代码及案例 # coding: utf-8 # ## 对抗生成网络案例 ## # # # <img src="jpg/3.png" alt="FAO" width="590" > # - 判别器 : 火眼金睛,分辨出生成和真实的 <br /> # <br /> # - 生成器 : 瞒天过海,骗过判别器

争议.流派,有关GAN的一切:Ian Goodfellow Q&A:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595081179447191755&wfr=spider&for=pc Ian Goodfellow主页:http://www.iangoodfellow.com/

图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术,这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度,具体应用例如智能手机的人脸解锁.内置的语音助手.这些技术的实现和发展都离不开神经网络,可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题,并不能够为机器带来自主创造的能力,例如让机器写出一篇流畅的新闻报道,生成一副美丽的风景画.但随着GAN的出现,这些都成为了可能. 什么是GAN? 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)是一种近年来大热的深度学习模型,

from:https://www.zhihu.com/question/49346370   Harick     梯度爆炸了吧. 我的解决办法一般以下几条:1.数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN.L2 norm等):2.更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier或者msra的初始化方法):3.减小学习率.减小batch size:4.加入gradient clipping: 发布于 2016-09-04   仁孟     说明训练不收敛了, 学习率

1. 忘了数据规范化 2. 没有检查结果 3. 忘了数据预处理 4. 忘了正则化 5. 设置了过大的批次大小 6. 使用了不适当的学习率 7. 在最后一层使用了错误的激活函数 8. 网络含有不良梯度 9. 没有正确地初始化网络权重 10. 神经网络太深了 11. 隐藏unit的数量不对 12.补充 1. 忘了数据规范化 在使用神经网络的过程中,非常重要的一点是要考虑好怎样规范化(normalize)你的数据.这一步不能马虎,不正确.仔细完成规范化的话,你的网络将会不能正常工作. 因为规范化数据这

这部分许多内容要类比CNN来进行理解和解释,所以需要对CNN比较熟悉. RNN的特点 1. 权值共享 CNN权值共享,RNN也有权值共享,在入门篇可以看到RNN结构图中,权重使用的是同样的字母 为什么要权值共享 a. 减少weight,减少计算量,这点其实比较好理解. 试想10X10的输入,全连接隐藏层如果是1000个神经元,那就有100000个weight要计算: 如果是卷积神经网络,5X5的感受视野,只要25个weight.即使100个卷积核,才2500,不严谨,反正很少就对了. b. 参考

原文链接:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16873662/ G. E. Hinton* and R. R. Salakhutdinov .   Science. 2006 Jul 28;313(5786):504-7. Abstract High-dimensional data can be converted to low-dimensional codes by training a multilayer neural network with a

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/265 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

深度神经网络算法,是基于神经网络算法的一种拓展,其层数更深,达到多层,本文以简单神经网络为例,利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数,文章最后,基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序,并对异或运算和0-9字符集进行预测. 一.问题引入 利用如下图像结构,通过训练集对其参数进行训练,当有新的测试数据时,通过更新函数,获得正确的预测值,更新函数方程为: Oij = activation(sum(xi*wij)+bij) 图中为简单的两层神经网络结构,4,5对应的为隐藏层

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

目录 权重初始化最佳实践 期望与方差的相关性质 全连接层方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU He 2015 for PReLU caffe中的实现 小结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 权重初始化最佳实践 书接上回,全0.常数.过大.过小的权重初始化都是不好的,那我们需要什么样的初始化? 因为对权重\(w\)的大小和正负缺乏先验,所以应初始化在

1.问题描述:开始训练一切都是那么的平静,很正常! 突然loss变为nan,瞬间懵逼! 2.在网上看了一些解答,可能是梯度爆炸,可能是有关于0的计算.然后我觉得可能是关于0的吧,然后进行了验证. 3.验证方法:因为我使用的是softmax loss, 我直接打印每一步的输出向量中的最大值即: print(np.max(y.eval({x:data}))) 发现最大值接近1甚至有的就是1.0,可想而知,其他维度都接近0了,那么我们来看公式: 交叉熵loss: y_ * log(y)  当0*log

最近在参加IJCAI-19阿里巴巴人工智能对抗算法竞赛(点击了解),初赛刚刚结束,防御第23名,目标攻击和无目标攻击出了点小问题,成绩不太好都是50多名,由于找不到队友,只好一个人跟一群大佬PK,双拳难敌四手,差点自闭放弃比赛了.由于知道对抗攻击的人很少,于是抽空写篇博客,简单科普一下人工智能与信息安全的交叉前沿研究领域:深度学习攻防对抗. 然后简单介绍一下IJCAI-19 阿里巴巴人工智能对抗算法竞赛 目前,人脸识别.自动驾驶.刷脸支付.抓捕逃犯.美颜直播……人工智能与实体经济深度结合,彻底改

由于我要叠加rdd某列的数据,如果加数中出现nan,结果也需要是nan,nan可以做到,但我要处理的数据源中的nan是以null的形式出现的,null不能叠加,而且我也不能删掉含null的行,于是我用了sparksql 的 ISNULL和CASE WHEN方法: Case When 方法: 如果obs_PRE_1h列有值则不变,没有则变为nan,注意这里的nan需要写成 float(‘NaN’) SELECT (CASE WHEN ISNULL(obs_PRE_1h)=true THEN flo

关于CSS权重,一套计算公式来去计算,就是 CSS Specificity,我们称为CSS 特性或称非凡性,它是一个衡量CSS值优先级的一个标准. 遇到样式应用问题,计算一下权重就知道优先级. 具体规范入如下: specificity用一个四位的数 字串(CSS2是三位)来表示,更像四个级别,值从左到右,左面的最大,一级大于一级,数位之间没有进制,级别之间不可超越. 继承或者* 的贡献值 0,0,0,0 每个元素(标签)贡献值为 0,0,0,1 每个类,伪类贡献值为 0,0,1,0 每个ID贡献

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手写图片 1.基本原理 生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是"骗过"判别器 判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的"假数据" 训练过程 固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不断的训练,生成器不断提升,最终骗过判别器.此时判别器

最近一个月项目好忙,终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了,公式的推导放到下一篇讲吧. 一.神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合,因此与其类似,我们训练神经网络也要定义代价函数,之后再使用梯度下降法来最小化代价函数,以此来训练最优的权重矩阵. 1.1 从逻辑回归出发 我们从经典的逻辑回归代价函数引出,先来复习下: \[J(\theta) = \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^{m}{[-{y^{(i)}}\log ({h_\theta}({x

一.神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突.树突.神经核),在很多神经元基础上构建神经网络模型,每个神经元可看作一个个学习单元.这些神经元采纳一定的特征作为输入,根据自身的模型得到输出. 图1 神经网络构造的例子(符号说明:上标[l]表示与第l层:上标(i)表示第i个例子:下标i表示矢量第i项) 图2 单层神经网络示例  神经元模型是先计算一个线性函数(z=Wx+b),接着再计算一个激活函数.一般来说,神经元模型的输出值是a=g(Wx+b),其中g是激活函数(sigmoid,tan