之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况. Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:https://stackoverfl

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

搭建普通的卷积CNN网络. nan表示的是无穷或者是非数值,比如说你在tensorflow中使用一个数除以0,那么得到的结果就是nan. 在一个matrix中,如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的. 当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候,按照tensorflow官方给出的教程: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners http://wiki.jikexueyuan

目录 权重初始化最佳实践 期望与方差的相关性质 全连接层方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU He 2015 for PReLU caffe中的实现 小结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 权重初始化最佳实践 书接上回,全0.常数.过大.过小的权重初始化都是不好的,那我们需要什么样的初始化? 因为对权重\(w\)的大小和正负缺乏先验,所以应初始化在

一.简介:   下拉刷新是一种特定的手动刷新交互,和其他的同类操作不同的地方在于它采用了更加直觉的下拉操作,所以它的交互足够清晰明显. 下拉刷新主要用在类似ListView这样的控件,设计下拉刷新有三种方法:   ① 使用SwipeRefreshLayout(没有在底部点击查看更多,需要自定义该功能), 常用的方法如下 1.setOnRefreshListener(OnRefreshListener listener)  设置下拉监听,当用户下拉的时候会去执行回调 2.setColorSchem

上一节,我们完成了网络训练代码的实现,还有一些问题需要做进一步的确认.网络的最终目标是,输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字.由于网络需要从0到9一共十个数字中挑选出一个,于是我们的网络最终输出层应该有十个节点,每个节点对应一个数字.假设图片对应的是数字0,那么输出层网络中,第一个节点应该输出一个高百分比,其他节点输出低百分比,如果图片对应的数字是9,那么输出层最后一个节点应该输出高百分比,其他节点输出低百分比,例如下图: 屏幕快照 2018-05-07 下午5.10.59.png

上一篇博文中,我们介绍了神经网络中的神经元,那么该如何组织起来这些神经元,才能发挥出最好的效果去解决现实中的问题呢? 这是一个复杂的问题,在工程中,神经网络的架构也是训练的也是一种超参数,本节先在理论上做一个简单的介绍,后续会结合具体的例子,讲述神经网络中,网络架构对系统训练和效果的影响. 如图是一个简单的神经网络,包含了输入层,隐藏层和输出层. 输入层里的神经元又叫输入神经元,输入层比较特殊,没有输入,只有输出.

一.前言 经过一段时间的积累,对于神经网络,已经基本掌握了感知器.BP算法及其改进.AdaLine等最为简单和基础的前馈型神经网络知识,下面开启的是基于反馈型的神经网络Hopfiled神经网络.前馈型神经网络通过引入隐层及非线性转移函数(激活函数)使得网络具有复杂的非线性映射能力.前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定,而与网络先前的输出状态无关.J.J. Hopfield教授在反馈神经网络中引入了能量函数的概念,使得反馈型神经网络运行稳定性的判断有了可靠依据,1985年Hopfield和Tan

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o

1.进入APP,"企业信息"最下面"设备" 2.显示对应的设备的在线或离线 3.点击 >>>,点击"离线",连接蓝牙(手机要连接指定的无线连接,考勤机也连接此无线连接) 4."已完成上述操作"--下一步--选择对应的网络,确定密码即可

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

  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

第四章 数值计算(numerical calculation)和第五章 机器学习基础下去自己看. 一.深度前馈网络(Deep Feedfarward Network,DFN)概要: DFN:深度前馈网络,或前馈神经网络(FFN)/多层感知机(MLP) 目标:近似模拟某函数f  y=f(x;θ) 学习参数θ的值,得到最佳的函数近似. 注:并非完美模拟大脑,只是实现统计泛化,函数近似机.源于大脑,但远远比不上大脑 结构:  f(x)=f(3)(f(2)(f(1)(x))) 前馈(feedforwar

说明:这是我对网上代码的改写版本,目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致,用起来更直观些. 此神经网络有两个特点: 1.灵活性 非常灵活,隐藏层的数目是可以设置的,隐藏层的激活函数也是可以设置的 2.扩展性 扩展性非常好.目前只实现了一个学习方法:lm(Levenberg-Marquardt训练算法),你可以添加不同的学习方法到NeuralNetwork类 什么是最优化,可分为几大类?    答:Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.最优化是寻找使得函数值最小的参数向

神经网络 来源于这里. 神经网络可以使用torch.nn包构建. 现在你对autograd已经有了初步的了解,nn依赖于autograd定义模型并区分它们.一个nn.Module包含了层(layers),和一个用来返回output的方法forward(input). 以下面这个区分数字图像的网络为例: 上图是一个简单的前馈网络.它接受输入,一个层接一层地通过几层网络,最后给出输出. 典型的神经网络训练程序如下: 定义具有一些可学习参数(或权重)的神经网络 迭代输入的数据集 通过网络处理输入 计算

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/234 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看

神经网络 模拟人类大脑神经网络结构,每个神经元和其他的神经元相互连接,当它兴奋的时候会向相连的神经元发送化学物质,从而改变神经元的电位,当神经元的电位超过阈值,它会被激活,向其他神经元发送化学物质.其实神经网络的本质就是学习从输入到输出的函数映射,因为遇到一个未知的问题,无法对问题进行函数建模,利用神经网络学习出函数模型,这个学习的结果最终其实是每一层神经元的权重. 每一个神经元都会在线性运算后的结果上(W*x+b),套上一个激活函数.激活函数的作用其实就是增强网络模型的非线性性,因为激活函数就

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输

别看本文没有几页纸,本着把经典的文多读几遍的想法,把它彩印出来看,没想到效果很好,比在屏幕上看着舒服.若用蓝色的笔圈出重点,这篇文章中几乎要全蓝.字字珠玑. Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks G.E. Hinton and R.R. Salakhutdinov  摘要 训练一个带有很小的中间层的多层神经网络,可以重构高维空间的输入向量,实现从高维数据到低维编码的效果.(原文为high-dimensional data

一.PyTorch是什么? 这是一个基于Python的科学计算软件包,针对两组受众: ①.NumPy的替代品,可以使用GPU的强大功能 ②.深入学习研究平台,提供最大的灵活性和速度 二.入门 ①.张量(tensor): 张量与NumPy的ndarray类似,另外还有Tensors也可用于GPU以加速计算: from __future__ import print_function import torch 构造一个未初始化的5x3矩阵: x = torch.empty(5, 3) print(x