欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 神经网络,或者深度学习算法的参数初始化是一个很重要的方面,传统的初始化方法从高斯分布中随机初始化参数.甚至直接全初始化为1或者0.这样的方法暴力直接,但是往往效果一般.本篇文章的叙述来源于一个国外的讨论帖子[1],下面就自己的理解阐述一下. 首先我们来思考一下,为什么在神经网络算法(为了简化问题,我们以最基本的DNN来思考)中,参数的

本文转自:谷歌工程师:聊一聊深度学习的weight initialization TLDR (or the take-away) Weight Initialization matters!!! 深度学习中的weight initialization对模型收敛速度和模型质量有重要影响! 在ReLU activation function中推荐使用Xavier Initialization的变种,暂且称之为He Initialization: 使用Batch Normalization Layer

Generative Adversarial Network 是深度学习中非常有趣的一种方法.GAN最早源自Ian Goodfellow的这篇论文.LeCun对GAN给出了极高的评价: “There are many interesting recent development in deep learning…The most important one, in my opinion, is adversarial training (also called GAN for Generativ

tensorflow 数据读取 队列和线程 文件读取, 图片处理 问题:大文件读取,读取速度, 在tensorflow中真正的多线程 子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习 队列与对垒管理器,线程与协调器 tf.FIFOQueue(capacity=None,dtypes=None,name="fifo_queue") # 先进先出队列 dequeue() 出队方法 enqueue(vals,name=None) 入队方法 enqueu

string code = null; String projectName = Assembly.GetExecutingAssembly().GetName().Name; // 1. 生成要编译的代码.(示例为了简单直接从程序集内的资源中读取) Stream stram = Assembly.GetExecutingAssembly() .GetManifestResourceStream(projectName + ".code.txt"); using (StreamRead

caffe虽然已经安装了快一个月了,但是caffe使用进展比较缓慢,果然如刘老师说的那样,搭建起来caffe框架环境比较简单,但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程,这个过程中你需要对caffe中很多东西,细节进行深入的理解,这样才可以知道为什么能有这样的结果,在训练或者fine-tuning时知道针对调整的方法.下面针对caffe中的使用进行讲解. 在使用过程中,caffe官网上提供了详细的使用说明,如果感觉仍然存在一些困难,可以使用谷歌或百度搜索自

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:

9012年已经悄悄过去了1/3. 过去的100多天里,在深度学习领域,每天都有大量的新论文产生.所以深度学习研究在2019年开了怎样一个头呢? Open Data Science对第一季度的深度学习研究进行了盘点总结,推出了这一季度的十佳论文.一起来看看,TOP10都花落谁家吧. 基于PyTorch Geometric的快速图像表征学习 Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 这篇论文的作者Matthias Fey和Ja

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

验证码的生成与识别 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现(python3.5) 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作 深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据,毫不夸张的说,训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度.而本节的训练样本数据(验证码:字母和数字组成)通过调

本文由云+社区发表 作者:董超 导语:现在人工智能是个大热点,而人工智能离不开机器学习,机器学习中深度学习又是比较热门的方向,本系列文章就从实战出发,介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦- 0x00 深度学习简介 虽然吧,我们不讲哪些深奥的数学原理,但是基本的原理还是要掌握下的- 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念,机器学习和神经网络. 机器学习: 在介绍深度学习之前,我们先简单介绍下机器学习,我们引用下维基百科上机器

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设

1 这个是什么?        基于全卷积神经网络(FCN)的自动生成口红Python程序. 图1 FCN生成口红的效果(注:此两张人脸图来自人脸公开数据库LFW) 2 怎么使用了?        首先能从这个Github(https://github.com/Kalafinaian/ai_lips_makeup)中下载这个python项目.下载解压后你得到这样一个程序. 图2 口红Python程序        本项目的运行环境为Python3.6,需要的深度学习包tensorflow , 脸

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re

深度学习之 GAN 进行 mnist 图片的生成 mport numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image import PIL def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def extract_image(path, extract_path): with open(path, 'rb') as f: data = f.read(

深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding="utf-8") as f: data = f.read() return data text = load_data('./moes_tavern_lines.txt')[81:] train_count = int(len(text) * 0.6) val_count = int(l

深度学习中的weight initialization对模型收敛速度和模型质量有重要影响! 在ReLU activation function中推荐使用Xavier Initialization的变种,暂且称之为He Initialization: import numpy as np W = np.random.randn(node_in, node_out) / np.sqrt(node_in / 2) 使用Batch Normalization Layer可以有效降低深度网络对weight

转自: https://www.leiphone.com/news/201703/3qMp45aQtbxTdzmK.htmla https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51338178  [原理推导] 背景 深度学习模型训练的过程本质是对weight(即参数 W)进行更新,这需要每个参数有相应的初始值.有人可能会说:“参数初始化有什么难点?直接将所有weight初始化为0或者初始化为随机数!”对一些简单的机器学习模型,或当optimizatio

如何用前端页面原型生成对应的代码一直是我们关注的问题,本文作者根据 pix2code 等论文构建了一个强大的前端代码生成模型,并详细解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型编写为 HTML 和 CSS 网站. 项目链接:https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras 在未来三年内,深度学习将改变前端开发.它将会加快原型设计速度,拉低开发软件的门槛. Tony Beltramelli 在去年发布了论文<pix2code:

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,