程序实现 softmax classifier, 含有一个隐含层的情况.activation function 是 ReLU : f(x)=max(0,x) f1=w1x+b1 h1=max(0,f1) f2=w2h1+b2 y=ef2i∑jef2j function Out=Softmax_Classifier_1(train_x, train_y, opts) % setting learning parameters step_size=opts.step_size; reg=opts.r

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 Word2Vec Word2Vec相对于原先介绍的词嵌入的方法来说更加的简单快速. Mikolov T, Chen K, Corrado G, et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space[J]. Computer Science, 2013. Skip-grams 假设在训练集中给出了如下的例句:"I want a gla

1 概述 基础的理论知识参考线性SVM与Softmax分类器. 代码实现环境:python3 2 数据预处理 2.1 加载数据 将原始数据集放入"data/cifar10/"文件夹下. ### 加载cifar10数据集 import os import pickle import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_CIFAR_batch(filename): ""&q

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: (1)分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较.这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计. (2)对一个测试图像进行分类需要和所有训练

相对于自适应神经网络.感知器,softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题. 功能上,完成从N维向量到M维向量的映射 输出的结果范围是[0, 1],对于一个sample的结果所有输出总和等于1 输出结果,可以隐含地表达该类别的概率 softmax的损失函数是采用了多分类问题中常见的交叉熵,注意经常有2个表达的形式 经典的交叉熵形式:L=-sum(y_right * log(y_pred)), 具体见https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/d

Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射.另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值. 从图像到标签分值的参数化映射:该方法的第一部分就是定义一个评分函数,这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分,得分高低代表图像属于该类别的可能性高低.下面会利用一个具体例子来展示该方法.现在假设有一个包含很多图像的训练集 $x_i \in \mathbb{R}

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网

论文原址:https://arxiv.org/abs/1703.10295 github:https://github.com/lachlants/denet 摘要 本文重新定义了目标检测,将其定义为用于评估一个规模较大但较为稀疏的的边界框依赖性的概率分布.随后,作者确定了一个评价稀疏分布的机制,Directed Sparse Sampling并将其应用至end-to-end的检测模型当中.该方法扩展了以往SOTA检测模型,并提高了eval 速率同时减少了人工设计.该方法存在两个创新点, I:

LeNet-5 LeNet于90年代被提出,鉴于当时的计算能力和内存容量,直到2010年才能真正的实施这样的大规模计算.LeNet-5是LeCun于1998年提出的深度神经网络结构,总共包含7层网络(除输入层外):2层卷积层.2层池化层.3层全连接层(在原论文中第一个全连接层被称为卷积层).网络结构图[2]如下图所示: 输入数据是公认的MINIST[1]手写数字数据集,尺寸为32*32*1的灰度图,在论文中卷积层记为Cx().池化层记为Sx(降采样).全连接层记为Fx,x表示层级,接下来对7层网

1 #coding:utf-8 # 日期 2017年9月4日 环境 Python 3.5  TensorFlow 1.3 win10开发环境. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os # 基础的学习率 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 # 学习率的衰减率 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 # 描述模型复杂度的正则化项

摘自<Tensorflow:实战Google深度学习框架> import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # MNIST 数据集相关的常数 INPUT_NODE = 784 # 输入层的节点数.对于 MNIST 数据集,就等于图片的像素 OUTPUT_NODE = 10 # 输出层的节点数.这个等于类别的数目.因为在 MNIST 的数据集中需要区分的是 0~9 这 10 个数

5.1 MNIST数据处理 MNIST是NIST数据集的一个子集,包含60000张图片作为训练数据,10000张作为测试数据,其中每张图片代表0~9中的一个数字,图片大小为28*28(可以用一个28*28矩阵表示) 为了清楚表示,用下图14*14矩阵表示了,其实应该是28*28矩阵 TF提供了一个类来处理MNIST数据: 准备工作:桌面新建MNIST数字识别->cd MNIST数字识别->shift + 右键->在此处新建命令窗口->jupyter notebook->新建g

Deep Residual Learning for Image Recognition 原文链接 摘要 深度神经网络很难去训练,本文提出了一个残差学习框架来简化那些非常深的网络的训练,该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数.本文提出证据表明,这些残差网络的优化更简单,而且通过增加深度来获得更高的准确率 引言 深度网络很好的将一个端到端的多层模型中的低/中/高级特征以及分类器整合起来,特征的等级可以通过所堆叠层的数量来丰富.有结果显示,模型的深度发挥着至关重要的作用 在深度的重要性的

Training (deep) Neural Networks Part: 1 Nowadays training deep learning models have become extremely easy with high-quality libraries such as Torch and Theano. These libraries are really helpful for rapidly prototyping deep learning models even witho

Linear Classifier and Hing Loss (or Multiclass SVM Loss) Linear Mapping (Score function) Linear Classifier Hinge Loss Regularization Softmax Classifier and Softmax Loss Softmax Loss Cross-Entropy

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Linear Classification Note ] # number of classes, e.g. 10 loss_i = 0.0 for j in xrange(D): # iterate over all wrong classes if j == y: # skip for the

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的

Abstract We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, inste

facenet dl  face recognition  一.运行facenet 验证lfw数据集效果: python2.7 src/validate_on_lfw.py ~/dataset/lfw 20180402-114759 验证两张人脸: python2.7 src/compare.py 20180402-114759 img/1.jpg img/2.jpg 训练测试,作者使用的是SVM: python src/classifier.py TRAIN demo/dataset/trai

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.

NB: 因为softmax,NN看上去是分类,其实是拟合(回归),拟合最大似然. 多分类参见:[Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Logistic regression & Softmax 感知机采用的是形式最简单的梯度 Perceptron and SGDClassifier share the same underlying implementation.In fact, Perceptron() is equivalent to S