深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 一. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 二. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================

import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from cycler import cycler from .tools import discret

可以看出来除了KNN以外其他算法都是聚类算法 1.knn/kmeans/kmeans++区别 先给大家贴个简洁明了的图,好几个地方都看到过,我也不知道到底谁是原作者啦,如果侵权麻烦联系我咯~~~~ knn模型的三要素:距离度量(如何计算样本之间的距离).k值的选择(选择要判断的目标周围的几个样本去判断类别).分类决策规则(如何决定目标的类别) 图中所谓没有明显的训练过程就是给定目标样本,只需要直接计算其周围K个样本的类别,通过分类决策规则判断出来目标样本的类别就可以,不需要预先训练一个判别模型.

Keras tutorial - the Happy House Welcome to the first assignment of week 2. In this assignment, you will: Learn to use Keras, a high-level neural networks API (programming framework), written in Python and capable of running on top of several lower-l

在本篇博文当中,笔者采用了卷积神经网络来对手写数字进行识别,采用的神经网络的结构是:输入图片——卷积层——池化层——卷积层——池化层——卷积层——池化层——Flatten层——全连接层(64个神经元)——全连接层(500个神经元)——softmax函数,最后得到分类的结果.Flatten层用于将池化之后的多个二维数组展开成一维数组,再灌入全连接层的神经元当中. 首先导包: import keras from keras import layers from keras import models

关键字 MMdnn,keras,mxnet,resnet50 需求:想测试一下keras下model转到MXNet框架下对于同一张图片各中间层输出结果有什么差异. 一. 前期准备 1. 依赖库的选择 由于各个库之间的依赖关系是存在限制关系的,最新的版本未必是最合适的,因此通过比较,最终确定的各个依赖库版本如下: Python 3.5 Anaconda 4.2.0 Tensorflow 1.13.1 Mxnet 1.4.0 Mmdnn 0.2.4 Numpy 1.16.2 但是 mxnet 1.4

https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ Overview In this post I want to show you both how you can use the scikit-learn grid search capability and give you a suite of examples that you can copy

加速网络收敛——BN.LN.WN与selu 自Batch Norm出现之后,Layer Norm和Weight Norm作为Batch Norm的变体相继出现.最近又出来一个很”简单”的激活函数Selu,能够实现automatic rescale and shift.这些结构都是为了保证网络能够堆叠的更深的基本条件之一.除了这四种,还有highway network与resnet. Batch Norm BN对某一层激活值做batch维度的归一化,也就是对于每个batch,该层相应的output

Hyperparameter optimization is a big part of deep learning. The reason is that neural networks are notoriously difficult to configure and there are a lot of parameters that need to be set. On top of that, individual models can be very slow to train.

Batch Normalization(批量标准化,简称BN)是近些年来深度学习优化中一个重要的手段.BN能带来如下优点: 加速训练过程: 可以使用较大的学习率: 允许在深层网络中使用sigmoid这种易导致梯度消失的激活函数: 具有轻微地正则化效果,以此可以降低dropout的使用. 但为什么BN能够如此有效?让我们来一探究竟. 一.Covariate Shift Convariate shift是BN论文作者提出来的概念,其意是指具有不同分布的输入值对深度网络学习的影响.举个例子,假设我们有

网络上有各种各样的win7 64bit安装theano的方法,我也试过好多,各种各样的问题.因为之前没了解过MinGw等东西,所以安装起来比较费劲,经过不断的尝试,最终我按照以下过程安装成功. 其实过程很简单,首先说一下安装条件: win10 (32和64都可以,下载安装包时一定要选择对应的) vs2010(不一定非要是vs2010,恰好我有vs2010,应该是配置GPU编程时需要用到vs的编译器) Anaconda(转到官方下载,打开之后稍微等一会就会出来下载链接了.之所以选择它是因为它内置了

前言 是的,除了水报错文,我也来写点其他的.本文主要介绍Keras中以下三个函数的用法: fit()fit_generator()train_on_batch()当然,与上述三个函数相似的evaluate.predict.test_on_batch.predict_on_batch.evaluate_generator和predict_generator等就不详细说了,举一反三嘛. 环境 本文的代码是在以下环境下进行测试的: Windows 10Python 3.6TensorFlow 2.0

版权声明: 本文由SimonLiang所有,发布于http://www.cnblogs.com/idignew/.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 感知器 1.问题 人工神经网络(ANN)是机器学习的一重要分支,在没介绍神经网络之前,有必要先介绍感知器,感知器是人工神经网络的前身. 有这么一个问题,我们知道某人的体重及身高可否估计出人体脂肪的含量比例(就是肥瘦问题了)? 而实际的 在这之前,我们随机在街上找了几百人做测量,测量下面的数据: 1.年龄(岁

Spring Batch是什么?       Spring Batch是一个基于Spring的企业级批处理框架,按照我师父的说法,所有基于Spring的框架都是使用了spring的IoC特性,然后加上自己 的一些处理规则.因此,要理解Spring Batch的设计和使用,首先需要理解批处理的机制和特点.       所谓企业批处理就是指在企业级应用中,不需要人工干预,定期读取数据,进行相应的业务处理之后,再进行归档的这类操作.从上面的描述中可以看出,批处理的整个流程可以明显的分为3个阶段:   

前言 说得多不如show code.上一章简单介绍了一下Spring Batch.本章将从头到尾搭建一套基于Spring Batch(2.1.9).Spring(3.0.5).mybatis(3.4.5).mysql.gradle的批处理简单应用来处理文件中大量交易数据的写入. 那么这里简单定义以下交易文件的格式,一个txnId交易Id,一个amt交易金额.一天比如有100w交易数据过来要落表.文件大概长这样,只是简单定义以下,实际开发肯定不会那么少. 因工作需求没有使用最新版本的Spring

内容来自<Spring Batch 批处理框架>,作者:刘相.我只是个搬运工. 一.Spring Batch提供了独立的标签用来顶一个Job配置,分别是job.step.tasklet.chunk等.共有6个外层标签使用,如下: <batch:job id=""></batch:job><batch:flow id=""></batch:flow> <batch:job-listener><

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一定程度时,只有通过增加每个worker上的batch size来提升计算量,进而提高计算通信占比.然而一直以来Deep Learning模型在训练时对Batch Size的选择都是异常敏感的,通常的经验是Large Batch Size会使收敛性变差,而相对小一点的Batch Size才能收敛的更好

Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3*3卷积代替 Inception V1中的 5*5大卷积.这样做在减少参数(3*3*2+2 –> 5*5+1)的同时可以建立更多的非线性变换,增强网络对特征的学习能力.如下图所示,2个 3*3卷积的效果与一个 5*5 卷积的效果类似: 在 Inception V1中加入BN层,以减少 Internal

Batch Normalization,拆开来看,第一个单词意思是批,出现在梯度下降的概念里,第二个单词意思是标准化,出现在数据预处理的概念里. 我们先来看看这两个概念. 数据预处理 方法很多,后面我会在其他博客中专门讲,这里简单回忆下 归一化,x-min/max-min, 标准化,包括标准差标准化,x-mean/std,极差标准化,x-mean/(max-min), 中心化,x-mean, 白化,pac-->归一化 梯度下降 梯度下降中 mini batch sgd 是比 sgd 更好的一种方

Keras是什么,以及相关的基础知识,这里就不做详细介绍,请参考Keras学习站点http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Tensorflow作为backend时的训练逻辑梳理,主要是结合项目,研究了下源代码! 我们的项目是智能问答机器人,基于双向RNN(准确的说是GRU)网络,这里网络结构,就不做介绍,只研究其中的训练逻辑,我们的训练是基于fit_generator,即基于生成器模型,节省内存,有助效率提升. 什么是生成器以及生成器的工作原理,这里不