转自:http://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621 先上结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的. 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法. 4.通过速度v,来积累了之前梯度指数级衰减的平均,并且继续延该方向移动: 再看看算法:  动量算法直观效果解释:   如图所示,红色为SG

30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for

MxNet有了亚马逊站台之后,声势大涨,加之接口多样化,又支持R语言所以一定要学一下.而且作为R语言的fans,为啥咱们R语言就不能上深度学习嘞~ ------------------------------ 一.MxNet对R的API接口 MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着不同的使用功能.       1. Windows/Mac用户--只能CPU训练 可以通过下面的代码安装预编译的版本.这个版本会每周进行预编译,不过为了保证兼容性,只能使用

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向

ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作.在其面世以后,目标检测.图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想,进一步提升了各自的性能,比如yolo,Inception-v4等. ResNet通过重构模型对残差映射(Residual mapping)进行拟合,而非以往那样拟合期望的潜在映射(Underlying mapping).借助这一举措,ResNet解决了"退化问题"(Degradation problem),使得训练数百甚至数千层网络成为可能,且

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu

转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270    ycszen 另可参考: https://blog.csdn.net/llx1990rl/article/details/44001921   深度学习最全优化方法总结比较(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam)   前言 (标题不能再中二了)本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较,各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了,在此我就不赘述了. SGD

1 神经传递的原理 人类的神经元传递及其作用: 这里有几个关键概念: 树突 - 接受信息 轴突 - 输出信息 突触 - 传递信息 将其延伸到神经元中,示意图如下: 将上图整理成数学公式,则有 y = activation function( x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + b ) 相应说明: x - 输入值,仿真输入神经元,上图中有:x1.x2.x3 w - 权重值,仿真输入神经元轴突,传送信息,上图中有:w1.w2.w3 b - 偏差值,仿真接受神经元树突,代表接受神经元容易被

第二课 传统神经网络 <深度学习>整体结构: 线性回归 -> 神经网络 -> 卷积神经网络(CNN)-> 循环神经网络(RNN)- LSTM 目标分类(人脸识别,物品识别,场景识别,文字识别),目标检测(安防,自动驾驶),视频分类(视频检索),语句生成(自动翻译,智能对话) 提纲: 1. 神经网络起源:线性回归 2. 从线性到非线性 3. 神经网络的构建 4. 神经网络的“配件”  期待目标: 1. 了解从线性到非线性回归的转化 2. 明白如何构建神经网络,了解不同激励函数的

人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是对人的意识.思维的信息过程的模拟.人工智能不是人的智能,但能像人那样思考.也可能超过人的智能. 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”. 机器学习 1.    什么是机器学习 根据等人事件中判断人是否迟到了解什么是机器学习,具体参见地址:http://www.cnblogs.com/helloche

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头

http://www.jianshu.com/p/28f5473c66a3 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 引言 过去2年,我一直积极专注于深度学习领域.我对深度学习的兴趣始于2015年初,那个时候Google刚刚开源Tensorflow.我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程,当时的感觉是深度学习并不简单.部分原因是因为深度学习的框架很新,也需要更好的硬件支持和耐心来摸索. 时间快进到2017年,我已经在深度学习的项目上花费了几百个小时

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html Keras是什么? Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可