1)0/0  或者说  任意常数/0  也就是0不能做分母. (nan出现的情况绝大部分是分母出现0了)   若分子为0的情况,(分母不为0),结果也应该是0而非 NAN. 2)如果是 无穷大比无穷大   对应的结果也是NaN 3)注意,  inf/0 以及0/inf  对应的结果不是NaN 4)sin(inf)  cos(inf) sin(1/0) 等对应的三角函数的值,也是NaN.

0. 超参的定义 超参的定义直接使用结构体: opts.alpha = 1; opts.batchsize = 50; opts.numepoch = 5; 1. Autoencoder Train Stacked Autoencoders for Image Classification(能可视化反而更好) 2. 网络结构的定义(使用结构体与元祖的基本形式) % 6c-2s-12c-2s 的 cnn cnn.layers = { struct('type', 'i') struct('type

Matlab和Python都有一些关于深度学习的开源的解决方案(caffe\DeepMind\TensorFlow),基于哪个开展应用研究好?

       https://arxiv.org/pdf/1705.06394.pdf         将深度学习与时尚预测联系在一起,是一个很有趣但是估计结果会没什么成效的话题.因为,时尚预测这一领域,与股票金融房价之类的预测不一样,不是一个结合街区环境,经济环境,天气等客观情况就能预测综合走向的,而是依据某些fashion icon的主观性,时尚编辑的意向或是某些时尚大集团的设计师风格,面料厂商的库存量,广告等,做出的吸引普通大众去购买从而引领潮流.相传前两年,特别流行丹宁风就是因为某大厂相

from:https://www.zhihu.com/question/49346370   Harick     梯度爆炸了吧. 我的解决办法一般以下几条:1.数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN.L2 norm等):2.更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier或者msra的初始化方法):3.减小学习率.减小batch size:4.加入gradient clipping: 发布于 2016-09-04   仁孟     说明训练不收敛了, 学习率

[神经网络与深度学习][Matlab开发]caffe-windows使能Matlab2015b接口 标签:[神经网络与深度学习] [Matlab开发] 主要是想全部来一次,所以使能了Matlab的接口,中间只出现了一个错误下面记录一下. <1> 配置CommonSettings.props中python接口 <MatlabSupport>true</MatlabSupport> <PropertyGroup Condition="'$(MatlabSup

我做的是一个识别验证码的深度学习模型,识别的图片如下 验证码图片识别4个数字,数字间是有顺序的,设立标签时设计了四个onehot向量链接起来,成了一个长度为40的向量,然后模型的输入也是40维向量用softmax_cross_entropy_with_logits(labels=,logits=)函数计算输出与标签的损失,发现损失值一直在增大,直到nan.然后打印了输出值,发现也是很大.觉得是梯度爆炸的原因,用梯度裁剪.限制权重值等方法一通结束之后发现根本没什么改变.最后只放入两张图片,发现模型

摘要:当前深度学习在目标检测领域的影响日益显著,本文主要基于深度学习的目标检测算法实现车辆检测,为大家介绍如何利用\(\color{#4285f4}{M}\color{#ea4335}{A}\color{#fbbc05}{T}\color{#4285f4}{L}\color{#34a853}{A}\color{#ea4335}{B}\)设计一个车辆检测系统的软件,通过自行搭建YOLO网络并利用自定义的数据集进行训练.验证模型,最终实现系统可选取图片或视频进行检测.标注,以及结果的实时显示和保存.

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co

1前言 本人写技术博客的目的,其实是感觉好多东西,很长一段时间不动就会忘记了,为了加深学习记忆以及方便以后可能忘记后能很快回忆起自己曾经学过的东西. 首先,在网上找了一些资料,看见介绍说UFLDL很不错,很适合从基础开始学习,Adrew Ng大牛写得一点都不装B,感觉非常好,另外对我们英语不好的人来说非常感谢,此教程的那些翻译者们!如余凯等.因为我先看了一些深度学习的文章,但是感觉理解得不够,一般要自己编程或者至少要看懂别人的程序才能理解深刻,所以我根据该教程的练习,一步一步做起,当然我也参考了

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在

1. 神经网络原理 神经网络模型,是上一章节提到的典型的监督学习问题,即我们有一组输入以及对应的目标输出,求最优模型.通过最优模型,当我们有新的输入时,可以得到一个近似真实的预测输出. 我们先看一下如何实现这样一个简单的神经网络: 输入 x = [1,2,3], 目标输出 y = [-0.85, 0.72] 中间使用一个包含四个单元的隐藏层. 结构如图: 求所需参数 w10w10 w20w20 b10b10 b20b20, 使得给定输入 x 下得到的输出 ,和目标输出 y^y^ 之间的平均均方误

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向

Caffe 全称为 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,是一个被广泛使用的开源深度学习框架(在 TensorFlow 出现之前一直是深度学习领域 GitHub star 最多的项目),目前由伯克利视觉学中心(Berkeley Vision and Learning Center,BVLC)进行维护.Caffe 的创始人是加州大学伯克利的 Ph.D.贾扬清,他同时也是TensorFlow的作者之一,曾工作于 MSRA.NEC

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化

http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling  双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题.这 sequence labeling属于NLP的经典问题了,开始尝试用HMM,哦不,用CRF做baseline,by the way, 用的CR

前面已经安装好了torch,下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型,我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径.所以我们从分析一个简单的案例开始吧. 参考Supervised Learning 这个例子呢,主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类. SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集 代码主要分为五个部分 数据的预处理 网络模型的构建 损失函数的定义 训练网络 测试数据

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源

UFLDL深度学习笔记 (五)自编码线性解码器 1. 基本问题 在第一篇 UFLDL深度学习笔记 (一)基本知识与稀疏自编码中讨论了激活函数为\(sigmoid\)函数的系数自编码网络,本文要讨论"UFLDL 线性解码器",区别在于输出层去掉了\(sigmoid\),将计算值\(z\)直接作为输出.线性输出的原因是为了避免对输入范围的缩放: S 型激励函数输出范围是 [0,1],当$ f(z^{(3)}) $采用该激励函数时,就要对输入限制或缩放,使其位于 [0,1] 范围中.一些数据

在本章中,将会学到: l  如何使用Kelp.Net来执行自己的测试 l  如何编写测试 l  如何对函数进行基准测试 Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库.由于能够将函数链到函数堆栈中,它在一个非常灵活和直观的平台中提供了惊人的功能.它还充分利用OpenCL语言平台,在支持cpu和gpu的设备上实现无缝操作.深度学习是一个非常强大的工具,对Caffe和Chainer模型加载的本机支持使这个平台更加强大.您将看到,只需几行代码就可以创建一个100万个隐藏层的深度学习网络. Kelp.Ne