转自:https://blog.csdn.net/yyb19951015/article/details/79740869 //这个博客讲的挺不错的. http://www.newlifeclan.com/ai/archives/170 基本的LSTM细胞单元在TensorFlow中声明为: tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里的num_units指的是LSTM单元中的单位数. num_units也可以解释为前馈神经网络隐藏层的类比.前馈神经网络隐

神经网络 隐含层节点数的设置]如何设置神经网络隐藏层 的神经元个数 置顶 2017年10月24日 14:25:07 开心果汁 阅读数:12968    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/78329191 当训练集确定之后,输入层结点数和输出层结点数随之而确定,首先遇到的一个十分重要而又困难的问题是如何优化隐层结点数和隐层数.实验表明,如果隐层结点数过少,网络不能具有必要的学习能力

小书匠深度学习 目录: 1.LSTM简单介绍 2.简单假设样例 3.神经元分析 3.1忘记门层 3.2细胞状态 3.3输出层 3.4总结 4.测试 1.LSTM简单介绍 LSTM在时间上展开 红框从左到右,依次是: 忘记门层: 决定从细胞状态中丢弃什么信息,通过当前时刻输入和前一个时刻输出决定 细胞状态: 确定并更新新信息到当前时刻的细胞状态中 输出门层: 基于目前的细胞状态决定该时刻的输出 2.简单假设样例 假设现有一个样本,Shape=(13,5),时间步是13,每个时间步的特征长度是5.形

神经网络结构设计指导原则 原文   http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185   下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew NG在coursera的ML课程中提到的: 输入层:神经元个数=feature维度 输出层:神经元个数=分类类别数 隐层: 默认只用一个隐层 如果用多个隐层,则每个隐层的神经元数目都一样 隐层神经元个数越多,分类效果越好,但计算量会增大

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('/home/workspace/python/tf/data/mnist', one_hot=

基础 在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训练,在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28,即784维,对应于上图中的x; 而输出为数字类别,即0~9,因此上图中的y的维度维10.因此权重w的维度为[784, 10],wi,j代表第j维的特征对应的第i类的权重值,主要是为了矩阵相乘时计算的方便,具体见下面代码. 训练过程 1.训练过程中

/** 题目:Fantasy of a Summation 链接:https://vjudge.net/contest/154246#problem/L 题意:n个数,k层重复遍历相加.求它的和%mod的值: 思路:很容易想到n个数出现在要加的和中的次数相同. 又所有数的出现次数为n^k * k: 所以每个数出现的次数为n^k * k / n; */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #inclu

程序实现 softmax classifier, 含有三个隐含层的情况.activation function 是 ReLU : f(x)=max(0,x) f1=w1x+b1 h1=max(0,f1) f2=w2h1+b2 h2=max(0,f2) f3=w3h2+b3 h3=max(0,f3) f4=w4h3+b4 y=ef4i∑jef4j function Out=Softmax_Classifier_3(train_x, train_y, opts) % activation funct

程序实现 softmax classifier, 含有两个隐含层的情况.activation function 是 ReLU : f(x)=max(0,x) f1=w1x+b1 h1=max(0,f1) f2=w2h1+b2 h2=max(0,f2) f3=w3h2+b3 y=ef3i∑jef3j function Out=Softmax_Classifier_2(train_x, train_y, opts) % setting learning parameters step_size=op

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

程序实现 Softmax classifer, 没有隐含层, f=wx+b y=efi∑jefj %% Softmax classifier function Out=Softmax_Classifier(train_x, train_y, opts) % setting learning parameters step_size=opts.step_size; reg=opts.reg; batchsize = opts.batchsize; numepochs = opts.numepoch

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 开一个我的github传送门,可以看到代码. https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/NeuralNetworkandDeepLearning/OneHiddenLayerNN 今天接着day12的工作,day12使用了逻辑回归来

在前面我们进行web測试,总要在游览器进行.数据组装.请求方法更给等都极为麻烦. RestTemplate是Spring提供的一个web层測试模板类,我们能够通过RestTemplate在client方便的进行web层功能測试.它支持REST风格的URL,并且具有AnnotationMethodHandlerAdapter的数据转换器HttpMessageConverters的装配功能. RestTemplate已默认帮我们完毕了一下数据转换器的注冊: ByteArrayHttpMessageC

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作

基础:逻辑回归 Logistic 回归模型的参数估计为什么不能采用最小二乘法? logistic回归模型的参数估计问题不能“方便地”定义“误差”或者“残差”. 对单个样本: 第i层的权重W[i]维度的行等于i层神经元的个数,列等于i-1层神经元的个数:第i层常数项b[i]b[i]维度的行等于i层神经元的个数,列始终为1. 对m个样本,用for循环不如用矩阵快,输入矩阵X的维度为(nx,m),nx是输入层特征数目. 其中,Z[1]的维度是(4,m),4是隐藏层神经元的个数:A[1]的维度与Z[1]

前一段时间做了一些项目,把一些笔记放在了txt中,现分享出来,自己也能够时长预习. 1) 读取文件时,将固定的文件地址,采用数组或者字符串的形式,提前表示出来,后期使用时候采用拼接操作 2) # 得到该目录下的文件 file_list = os.listdir(base_path + '/data/cnn_train/') file_list Out[6]: ['finance', 'it', 'sports'] 3) 打开一个文件 f = open(base_path + '/data/cnn

一.介绍 内容 "基于神经网络的机器翻译"出现了"编码器+解码器+注意力"的构架,让机器翻译的准确度达到了一个新的高度.所以本次主题就是"基于深度神经网络的机器翻译技术". 我们首先会尝试使用"编码器+简单解码器"的构架,来观察普通编码器-解码器构架能够取得的效果.然后会尝试"编码器+带有注意力机制的解码器"构架,看看加上注意力能让模型获得怎样的提高. 实验知识点 机器翻译"平行语料"的

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.

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要 本文基于阿里推荐DIEN代码,梳理了下RNN一些概念,以及TensorFlow中的部分源码.本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做. 0x01 背景知识 1.1 RNN RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Networks. 人们思考问题往往不是从零开始的,比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息,而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息.应用到深度学习上面,如果我们想要学习