一.疑问 二.知识点 1. 损失函数可视化 ​ 损失函数一般都是定义在高维度的空间中,这样要将其可视化就很困难.然而办法还是有的,在1个维度或者2个维度的方向上对高维空间进行切片,例如,随机生成一个权重矩阵,该矩阵就与高维空间中的一个点对应.然后沿着某个维度方向前进的同时记录损失函数值的变化.换句话说,就是生成一个随机的方向并且沿着此方向计算损失值,计算方法是根据不同的值来计算.这个过程将生成一个图表,其x轴是值,y轴是损失函数值.同样的方法还可以用在两个维度上,通过改变来计算损失值,从而给出二

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

1.分类问题(交叉熵): (1)模型: (2)代码1: 其中,tf.clip_by_value是将一个张量的数值限制在一个范围之内,若小于1e-10则赋值为1e-10,若大于1.0则赋值为1,这样避免出现log0这种错误或大于1的概率. reduce_mean()函数是取对一个batch的交叉熵取平均运算.reduce_mean计算之前得到的结果是一个n×m的二维矩阵[每一个样本的每一类别交叉熵],其中n为一个batch中样本数量,m为分类的类别数量.交叉熵模型中应将每行中的m个结果相加得到所有

神经网络中损失函数后一般会加一个额外的正则项L1或L2,也成为L1范数和L2范数.正则项可以看做是损失函数的惩罚项,用来对损失函数中的系数做一些限制. 正则化描述: L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和; L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根; 一般都会在正则化项之前添加一个系数,这个系数需要用户设定,系数越大,正则化作用越明显. 正则化作用: L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择,一定程度上,L1也可以防止过拟合;L2正则化可以防止

今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 (前文传送门) 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下: # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 一.SGD方法 我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法.就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试. 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化 正向传播 误差评估 反向传播 更新权值 主要是根据反向传播的4个基本方程,利用Python实现神经网络的反向传播. 初始化 首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork, class NeuralNetwork: def __init__(self,layers,alpha=0.1): self.W = []

神经网络 torch.nn 包可以用来构建神经网络. 前面介绍了 autograd包, nn 依赖于 autograd 用于定义和求导模型. nn.Module 包括layers(神经网络层), 以及forward函数 forward(input),其返回结果 output. 例如我们来看一个手写数字的网络: 卷积神经网络 这是一个简单的前馈神经网络.接受输入,向前传几层,然后输出结果. 一个神经网络训练的简单过程是: 定义一个具有可学习参数的神经网络. 输入数据集迭代 网络运算数据输入的计算结

上一章的神经网络实际上是前馈神经网络(feedforward neural network),也叫多层感知机(multilayer perceptron,MLP).具体来说,每层神经元与下一层神经元全互联,神经元之间不存在同层或跨层连接:输入层神经元仅接受外界输入,不进行函数处理:隐藏层与输出层包含功能神经元,对信号进行加工:最终结果由输出层神经元输出.“前馈”是说网络拓补结构上不存在环路或回路,而不是指网络信号不能向后传递. 前向传播(FP) 所谓前向传播,就是根据一些列包含偏置项的权重矩阵Θ

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh

BP 神经网络的简单实现 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y #训练集 test_x,text_y #测试集 model=Sequential() #初始化模型 model.add(Dense(3,input_shape=(32,),activation='sigmoid',init='uniform'))) #添加一个隐含层,注:

一.神经网络的实现过程 1.准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络       2.搭建神经网络结构,从输入到输出       3.大量特征数据喂给 NN,迭代优化 NN 参数       4.使用训练好的模型预测和分类 二.前向传播   前向传播就是搭建模型的计算过程,可以针对一组输入给出相应的输出. 举例:假如生产一批零件, 体积为 x1, 重量为 x2, 体积和重量就是我们选择的特征,把它们喂入神经网络, 当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出. 假如输入的特征值是:体积 0

BP神经网络是深度学习的重要基础,它是深度学习的重要前行算法之一,因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要.接下来,我们对原理和实现展开讨论. 1.原理  有空再慢慢补上,请先参考老外一篇不错的文章:A Step by Step Backpropagation Example 激活函数参考:深度学习常用激活函数之— Sigmoid & ReLU & Softmax 浅显易懂的初始化:CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记 2 有效的Trick:神经网络训练中的Tricks之高效BP(

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.设置输入和输出节点的个数,配置神经网络的参数. # MNIST数据集相关的常数 INPUT_NODE = 784 # 输入层节点数.对于MNIST数据集便是图片的像素. OUTPUT_NODE = 10 # 输出层节点数.即类别数目.(0 ~ 9 数字) # 配置神经网络参数 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点数

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R

目录 1.Tensorflow框架简介 2.安装Tensorflow 3.核心概念 4.代码实例和详细解释 5.拓扑图之有向无环图DAG 6.其他深度学习框架详细描述 6.1 Caffe框架: 6.2 Theano框架: 6.3 Keras框架: 1.Tensorflow框架简介 Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定.谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整

一.介绍 知识点 使用 Python 从网络上爬取信息的基本方法 处理语料"洗数据"的基本方法 词袋模型搭建方法 简单 RNN 的搭建方法 简单 LSTM 的搭建方法 二.从网络中抓取并处理数据 引入相关包 下载数据 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1Jg5NPxc9L-M8Tdgh70Tvig 提取码:dpqq # 导入程序所需要的程序包 #PyTorch用的包 import torch import torch.nn as nn import torch.

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

第二次作业:卷积神经网络 part 1 视频学习 数学基础 受结构限制严重,生成式模型效果往往不如判别式模型. RBM:数学上很漂亮,且有统计物理学支撑,但主流深度学习平台不支持RBM和预训练. 自编码器:正则自编码器.稀疏自编码器.去噪自编码器和变分自编码器. 概率/函数形式统一: 欠拟合.过拟合解决方案: 欠拟合:提高模型复杂度 决策树:拓展分支 神经网络:增加训练轮数 过拟合1:降低模型复杂度 优化目标加正则项 决策树:剪枝 神经网络:early stop.dropout 过拟合2:数据增

欢迎访问个人博客网站获取更多文章: https://beityluo.space 本文用numpy从零搭建了一个类似于pytorch的深度学习框架 可以用于前面文章提到的MINST数据集的手写数字识别.也可以用于其他的方面 Github: https://github.com/BeityLuo/Deeplearning-frame-from-scrach 以下的文字介绍在仓库中的README.md文件中有相同内容 神经网络框架使用方法及设计思想 在框架上基本模仿pytorch,用以学习神经网络的

上一节中,我们使用autograd的包来定义模型并求导.本节中,我们将使用torch.nn包来构建神经网络. 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法,该方法返回output. 上图是一个简单的前馈神经网络.它接受一个输入.然后一层接着一层地传递.最后输出计算的结果. 神经网络模型的训练过程 神经网络的典型训练过程如下: 定义包含一些可学习的参数(或者叫做权重)的神经网络模型. 在数据集上迭代. 通过神经网络处理输入. 计算损失函数(输出结果和正确值的差值大小).

  神经网络¶   1. 概述¶   使用torch.nn包构建神经网络   nn依赖于autograd来定义模型并对其进行微分   nn.Module包含层,以及返回output的方法forward(input)   以下是对数字图像进行分类的网络:     这是一个简单的前馈网络. 它获取输入,将其一层又一层地馈入,然后最终给出输出   神经网络的典型训练过程如下: 定义具有一些可学习参数(或权重)的神经网络 遍历输入数据集 通过网络处理输入 计算损失(输出正确的距离有多远) 将梯度传播回网