也没啥原创,就是在学习深度学习的过程中丰富一下我的博客,嘿嘿. 不喜勿喷! Hinton是深度学习方面的大牛,跟着大牛走一般不会错吧-- 来源:A fast learning algorithm for deep belief nets 看着引用次数,什么时候我也能来一篇(不要笑我这个学渣). 摘要中出现的几个词就让我有点茫然: complementary priors,这是一个启发规则还是什么鬼的 explaining away effects,没听说过这个效应捏 据说他的这种快速的贪心算法(

这是HInton课程第13课,这一课有两篇论文可以作为课外读物<Connectionist learning of belief networks>和<The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks>,(下文中采样和样本是同一个单词,泛化和生成是同一个单词,我是按照自己的理解在不同的上下文中进行不同的翻译,如果一个理解不通,可以换另一个). 一.BP算法的Ups和downs 在这部分,将会介绍BP的历史,先介绍在7

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:

深度学习其实要入门也很简单,不要被深度学习.卷积神经网络CNN.循环神经网络RNN等某些“高大上”的专有名词所吓到或被忽悠,要相信大道至简,一个高中生只要愿意学也完全可以入门级了解并依赖一些成熟的Tensorflow.pytorch等框架去实现一些常用模型.有关<深度学习>的综述或翻译已有很多,在此不在赘述,深度学习是机器学习的一种,今天将从更广的视觉来分析. 图1  深度学习是机器学习的子问题 1.机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是指利用机器(计算机)从有限的观

BP神经网络是1968年由Rumelhart和Mcclelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络,是目前应用比较广泛的一种神经网络结构.BP网络神经网络由输入层.隐藏层和输出层三部分构成,无论隐藏层是一层还是多层,只要是按照误差反向传播算法构建起来的网络(不需要进行预训练,随机初始化后直接进行反向传播),都称为BP神经网络.BP神经网络在单隐层的时候,效率较高,当堆积到多层隐藏层的时候,反向传播的效率就会大大降低,因此BP神经网络在浅层神经网路中应用

上午在网上看到了斯考特·杨(Scott Young)的快速学习方法,感觉很受鼓舞. 现在已经读研究生了,可是发现自己自从上大学以来到现在,发现自己的学习方法有很大的问题. 我是个特别喜欢读书的人,在大学四年中,读了很多很多书籍,可是到现在,似乎都全部忘记了,书中的知识一点都没有记住,真感觉花费那么多时间,看了那么多的书,可是没有一本是自己记得牢的.我之前也一直在反思这个问题,是不是我哪里出了问题,可是人的思想习惯总是习惯于呆在惰性区域.我之前也试图做过改正,但是都没有坚持下来,今天看了斯考特·杨

美团网基于机器学习方法的POI品类推荐算法 前言 在美团商家数据中心(MDC),有超过100w的已校准审核的POI数据(我们一般将商家标示为POI,POI基础信息包括:门店名称.品类.电话.地址.坐标等).如何使用这些已校准的POI数据,挖掘出有价值的信息,本文进行了一些尝试:利用机器学习方法,自动标注缺失品类的POI数据.例如,门店名称为"好再来牛肉拉面馆"的POI将自动标注"小吃"品类. 机器学习解决问题的一般过程:本文将按照:1)特征表示:2)特征选择:3)基

这里介绍一种深度残差网(deep residual networks)的训练过程: 1.通过下面的地址下载基于python的训练代码: https://github.com/dnlcrl/deep-residual-networks-pyfunt 2.这些训练代码需要和pydataset包.下面介绍这两个包的安装方法. (1)pyfunt需要安装. 用命令:pip install git+git://github.com/dnlcrl/PyFunt.git  进行下载安计.        安装时

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

众所周知的百度网盘下载限速很厉害,所以就有了快速下载工具出现了.一般情况下,按照家里网速有多快,使用工具下载就有多快. 可以直接复制如下图进行下载: 另外,PanDownload[百度网盘下载工具]无需安装,只有几兆,无需安装 ,下载[百度网盘下载工具]即用. 关注vx:tipshop 回复[PanDownload]即可获取百度网盘下载工具的下载链接了!

  神经网络可以通过使用torch.nn包来构建. 既然你已经了解了autograd,而nn依赖于autograd来定义模型并对其求微分.一个nn.Module包含多个网络层,以及一个返回输出的方法forward(input) . 例如,查看下图中的对数字图片分类的网络: 这是一个简单的前馈网络.它接受输入,并将输入依次通过多个层,然后给出输出结果. 对于神经网络来说,一个经典的训练过程包括以下步骤: 定义一个包含一些可学习的参数(或权重)的神经网络 对输入数据集进行迭代 通过网络处理输入 计算

  0x00 PyTorch是什么? PyTorch是一个基于Python的科学计算工具包,它主要面向两种场景: 用于替代NumPy,可以使用GPU的计算力 一种深度学习研究平台,可以提供最大的灵活性和速度 0x01 开始学习 1.Tensors Tensors(张量)类似于numpy的ndarrays,不过Tensors还可以运行于GPU上以提升计算速度. from __future__ import print_function import torch 创建一个5x3且未初始化的矩阵: x

用各种FTP工具(各种主动被动)都不好使.经测试,用以下的(协议.工具等),在双千兆网卡下,传输大量1M的文件可以达到每秒60多M: windows文件共享(SMB协议)(若是08 r2 数据中心版,则需要配置“功能”中的“文件服务”):若无法成功启用网络发现,请启动以下服务 Function Discovery Resource Publication SSDP Discovery UPnP Device Host 升级网卡驱动.系统提示是最新驱动,但可能不是最新的,需要到网卡厂商官网或其他地

1.入门简介 简单的说,正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的强有力的工具.我们可以在几乎所有的基于UNIX系统的工具中找到正则表达式的身影,例如,vi编辑器,Perl或PHP脚本语言,以及awk或sed shell程序等.此外,象JavaScript这种客户端的脚本语言也提供了对正则表达式的支持.由此可见,正则表达式已经超出了某种语言或某个系统的局限,成为人们广为接受的概念和功能.正则表达式可以让用户通过使用一系列的特殊字符构建匹配模式,然后把匹配模式与数据文件.程序输入以及WEB页面的表单

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  在本节中,我们将学习如何利用DataParallel使用多个GPU. 在PyTorch中使用多个GPU非常容易,你可以使用下面代码将模型放在GPU上: model.gpu() 然后,你可以将所有张量拷贝到GPU上: mytensor = my_tensor.gpu() 请注意,仅仅调用my_tensor.gpu()并不会将张量拷贝到GPU上,你需要将它指派给一个新的张量,然后在GPU上使用这个新张量. 在多个GPU上执行你的前向和后向传播是一件很自然的事情.然而,PyTorch默认情况下只会

  太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将

  在PyTorch中,集中于所有神经网络的是autograd包.首先,我们简要地看一下此工具包,然后我们将训练第一个神经网络. autograd包为张量的所有操作提供了自动微分.它是一个运行式定义的框架,这意味着你的后向传播是由你的代码运行方式来定义的,并且每一个迭代都可以是不同的. 下面,让我们使用一些更简单的术语和例子来解释这个问题. 0x01 变量(Variable) autograd.Variable是autograd包的核心类,它封装了一个张量,并支持几乎所有在该张量上定义的操作.一

  说明:本系列教程翻译自PyTorch官方教程<Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz>,基于PyTorch 0.3.0.post4   教程目标 在高层次上理解PyTorch的Tensor库和神经网络 训练一个小型的神经网络来分类图像 前提条件 假设读者熟悉基础的NumPy库 确保已经安装了torch和torchvision包 系列目录 PyTorch是什么? Autograd:自动化微分 神经网络 训练分类器 数据并行化

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本