初始神经网络 这里要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28 像素 x28 像素)划分到 10 个类别中(0~9).我们将使用 MINST 数据集,它是机器学习领域的一个经典数据集,其历史几乎和这个领域一样长,而且已被人们深入研究.这个数据集包含 60000 张训练图像和 10000 张测试图像,由美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,即 MINIST 中的 NIST)在 20 世纪 80 年代收集得到.你可以将"

前面记到了深度网络这一章.当时觉得练习应该挺简单的,用不了多少时间,结果训练时间真够长的...途中debug的时候还手贱的clear了一下,又得从头开始运行.不过最终还是调试成功了,sigh~ 前一篇博文讲了深度网络的一些基本知识,这次讲义中的练习还是针对MNIST手写库,主要步骤是训练两个自编码器,然后进行softmax回归,最后再整体进行一次微调. 训练自编码器以及softmax回归都是利用前面已经写好的代码.微调部分的代码其实就是一次反向传播. 以下就是代码: 主程序部分: stacked

前言:今天他给大家带来一篇发表在CVPR 2017上的文章. 原文:LBCNN 原文代码:https://github.com/juefeix/lbcnn.torch 本文主要内容:把局部二值与卷积神经网路结合,以削减参数,从而实现深度卷积神经网络端到端的训练,也就是未来嵌入式设备上跑卷积效果将会越来越好. 主要贡献: 提出一种局部二值卷积(LBC)可以用来替代传统的卷积神经网络的卷积层,这样设计的灵感来自于局部二值模式(LBP).LBC主要由一个预先定义好的稀疏二值卷积滤波器,这个滤波器在整个

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp

这一个多周忙别的事去了,忙完了,接着看讲义~ 这章讲的是深度网络(Deep Network).前面讲了自学习网络,通过稀疏自编码和一个logistic回归或者softmax回归连接,显然是3层的.而这章则要讲深度(多层)网络的优势. Deep Network: 为什么要使用深度网络呢?使用深度网络最主要的优势在于,它能以简洁的方式来表达比浅层网络大得多的函数集合.正式点说,可以找到一些函数,它们能够用k层网络简洁的表达出来(这里的简洁指的是使用隐层单元的数目与输入单元数目是多项式关系),但是对一

深度学习之 mnist 手写数字识别 开始学习深度学习,先来一个手写数字的程序 import numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image lr = 0.01 momentum = 0.5 epochs = 10 def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def read_label_file(path): with open(pa

目录 1. 核心贡献 2. 实验设置 2.1. 任务设置 2.2. 网络设置 3. 实验结果 4. 启发 论文:How transferable are features in deep neural networks? 1. 核心贡献 我们都知道,深度网络中的特征是逐渐特化的.如果我们将一个深度网络中的高层特征,迁移用于另一个任务,那么这个新任务的表现很有可能不理想. 这篇文章讨论的就是深度网络中特征的可迁移性,通过实验有以下3点发现: 越高层的特征越难以迁移. 迁移后网络的参数联动性被打破,

前向网络:无反馈 feedback 连接 [输出单元] 线性 -- 高斯分布 . sigmoid单元 -- bernoulli输出. softmax单元 -- multinoulli [隐藏单元] 整流线型单元: relu,不可微,但是在梯度下降中的表现依然很好.原因是只要接近局部最小值即可,不需要达到. 优势:二阶导数几乎处处为0,也就是梯度更加有用! 缺陷:如果为0,那么就不能基于梯度的方法学习,因此需要拓展. 拓展:在小于0时使用一个非零的斜率: 绝对值整流:固定为1 渗透整流: Leak

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的"UFLDL 建立分类用深度网络"基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更"深"的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇"无监督特征学习"只有一层隐藏层.原文深度网络概览不仅给出了深度网络优势的一种解释,还总结了几点训练深度网络的困难之处,并解释了逐层贪婪训练方法的过程.关于深度网络优势的表述非常好,贴在这里. ​ 使用深度

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类.回归和强化学习.元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务.在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能.实际上,我们的方法训练模型易于微调.结果表明,该方法在两个few shot图像分类基准上都取得了最新的性能,在少镜头回归上取得了良好的效果,并加速了基于神经网

本文是在windows10上安装了CPU版本的Mindspore,并在mindspore的master分支基础上使用LeNet网络训练MNIST数据集,实践已训练成功,此文为记录过程中的出现问题: (据说此时mindspore的r0.7版本上是直接执行成功的) Windows10 Miniconda 4.8.3 Python 3.7.7 MindSpore master mindspore的gitee地址 [1]首先使用conda activate mindspore 进入mindspore虚拟

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置

参考文档 深度学习数据集汇总介绍 1.  MNIST 深度学习领域的“Hello World!”,入门必备!MNIST是一个手写数字数据库,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集,每个样本图像的宽高为28*28.此数据集是以二进制存储的,不能直接以图像格式查看,不过很容易找到将其转换成图像格式的工具. 最早的深度卷积网络LeNet便是针对此数据集的,当前主流深度学习框架几乎无一例外将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一教程,其中Tensorflow关于MNIST的教程非常详细.数

基于网格曲面的几何拓扑信息可以为物体语义分析和几何建模提供较强的线索,但是,如此重要的连接性信息在点云中是缺失的.为此,旷视西雅图研究院首次提出一种全新的深度学习网络,称之为 GeoNet,可建模点云所潜在表征的网格曲面特征. 为证明这种学习型的测地表示的有效性,旷视西雅图研究院.UCLA 等机构提出一种融合方案,即把 GeoNet 与其他 baseline 和 backbone 相结合,比如 PU-Net.PointNet++,用于若干对潜在网格曲面特征理解有较高要求的点云分析任务. 得益于对

数据增强(Data augmentation) 预处理(Pre-processing) 初始化(Initializations) 训练中的Tricks 激活函数(Activation functions) 正则化(Regularizations) 画图洞察数据 集成学习(Ensemble) 数据增强 深度学习需要大量的数据,当数据集不够大时,可以利用合理手段,基于已有数据,"创造"新的数据.本部分针对图像处理 对于图像而言,可以随机选择以下手段: 翻转 旋转 拉伸 裁剪 颜色抖动 光学

全文参考 < 基于 python 的深度学习实战> import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D (x_train, y_train), (x_tes

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,

1.滑动平均模型: 用途:用于控制变量的更新幅度,使得模型在训练初期参数更新较快,在接近最优值处参数更新较慢,幅度较小 方式:主要通过不断更新衰减率来控制变量的更新幅度. 衰减率计算公式 : decay = min{init_decay , (1 + num_update) / (10 + num_update)} 其中 init_decay 为设置的初始衰减率 ,num_update 为模型参数更新次数,由此可见,随着 num_update 更新次数的增加,(1 + num_update) /

In recent years, there’s been a resurgence in the field of Artificial Intelligence. It’s spread beyond the academic world with major players like Google, Microsoft, and Facebook creating their own research teams and making some impressive acquisition