定义模型两种方法:  1.sequential 类仅用于层的线性堆叠,这是目前最常用的网络架构 2.函数式API,用于层组成的有向无环图,让你可以构建任意形式的架构 from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(32,activation='relu',input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(1

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来

转自:https://www.zhihu.com/question/50030898/answer/235137938 如何比较Keras, TensorLayer, TFLearn ? 这三个库主要比的是API设计水平,不得不说原始的 Tensorflow API的确反人类,我承认它的完善.表达能力强,性能好,但是接口设计对人类非常不友好. 这就给了做高层抽象API封装的生存空间,Keras Tensorlayer TFLearn 是目前比较成熟的几个库. 做个比喻,Tensorflow就像当

创建图.启动图 Shift+Tab Tab 变量介绍: F etch Feed 简单的模型构造 :线性回归 MNIST数据集 Softmax函数 非线性回归神经网络   MINIST数据集分类器简单版本 二次代价函数 sigmoid函数 交叉熵代价函数 对数释然代价函数 拟合 防止过拟合 Dropout 优化器 优化器的使用 如何提升准确率? 1.改每批训练多少个 2.改神经网络中间层(神经元层数,每层的个数,每层用的激活函数,权重的初值用随机正态.要不要防止过拟合) 3.改计算loss的函数:

先前的文章<三个小白是如何在三个月内搭一个基于kaldi的嵌入式在线语音识别系统的>说我们花了不到三个月的时间搭了一个基于kaldi的嵌入式语音识别系统,不过它是基于传统的GMM-HMM的,是给我们练手用的,通过搭这个系统我们累积了一定的语音识别领域的经验,接下来我们就要考虑做什么形态的产品了.语音识别可以分大词汇量连续语音识别(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition, LVCSR)和关键词识别(Keyword Spotting, KWS)

1.相关准备 1.1 手写数字数据集 这篇博客上有.jpg格式的图片下载,附带标签信息,有需要的自行下载,博客附带百度云盘下载地址(手写数字.jpg 格式):http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50496194 1.2深度学习框架 本实战基于caffe深度学习框架,需自行参考相关博客搭建环境,这里不再对如何搭建环境作介绍. 2.数据准备 2.1 准备训练与验证图像 准备好你想训练识别的图像数据之后,将其划分为训练集与验证集,并准备好对应

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

注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark.初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello World!”.下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST数据集来构建一个卷积神经网络. 0. Fashion-MNIST数据集 MNIST数据集在机器学习算法中被广泛使用,下面这句话能概况其重要性和地位: In fact, MNIST is often the first data

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统 作者:寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 本系统是基于CVPR2015的论文<Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval>实现的海量数据下的基于内容图片检索系统,250w

一.多层感知机MLP 1.MLP概述 对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP),可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器,这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ(non-linear transformation)对样本的输入进行非线性变换,然后将变换后的值作为Logistic回归的输入.非线性变换的目的是将输入的样本映射到一个空间,在该空间中,这些样本是线性可分的.这个中间层

上一节我们提到G和D由多层感知机定义.深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN,那么如何把CNN与GAN结合?DCGAN是这方面最好的尝试之一.源码:https://github.com/Newmu/dcgan_code .DCGAN论文作者用theano实现的,他还放上了其他人实现的版本,本文主要讨论tensorflow版本.  TensorFlow版本的源码:https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow DCGAN把上述的G和D换成了两个卷积神

原文地址: 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

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 深度学习框架 1.2 Tensorflow Optimizer 0x02 总体架构 2.1 总体思路 3.2 总体调用关系 0x04 TensorFlow 1.x 4.1 _DistributedOptimizer 4.2 c

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1