@author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 转载:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介.

搭建普通的卷积CNN网络. nan表示的是无穷或者是非数值,比如说你在tensorflow中使用一个数除以0,那么得到的结果就是nan. 在一个matrix中,如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的. 当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候,按照tensorflow官方给出的教程: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners http://wiki.jikexueyuan

在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能.这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合,并改善模型对新数据的性能.       目前,存在多种类型的权重约束方法,例如最大化或单位向量归一化,有些方法也必须需要配置超参数.       在本教程中,使用Keras API,用于向深度学习神经网络模型添加权重约束以减少过拟合.       完成本教程后,您将了解: 如何使用Keras

0. 前言 前面我们利用 LR 模型实现了手写数字识别,但是效果并不好(不到 93% 的正确率). LR 模型从本质上来说还只是一个线性的分类器,只不过在线性变化之后加入了非线性单调递增 sigmoid 函数进行一一映射.实际上,这里的非线性变换对于我们分类来说是几乎没有什么作用的(在分类上,它等价于线性变换之后挑选出输出值最大的节点作为我们的预测结果),于是我们考虑用更复杂一点的带有一个隐层的 MLP (Multi-Layer Perceptron) 模型. 1. 模型 MLP 模型可以看作是

catalogue . 引言 . 感知器及激活函数 . 代价函数(loss function) . 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent . 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 . 过拟合问题 . IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题

LVS的DR模型配置 介绍 下图为DR模型的通信过程,图中的IP不要被扑结构中的IP迷惑,图里只是为了说明DR的通信原理,应用到本例中的拓扑上其工作原理不变. 拓扑结构 服务器 IP地址 角色 Srv01 172.16.42.100VIP: 172.16.42.111 LVS Srv03 172.16.42.102VIP: 172.16.42.111 Nginx Srv04 172.16.42.103VIP: 172.16.42.111 Nginx 另外,我这4台主机都是2个网卡, 其中有ens

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509 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 搭建一个能够 “识别猫”的简单神经网络——实现logistic回归,即单层神经网络 1.首先下载数据 总代码lr_utils.py为: import numpy as np import h5py def load_dataset(): train_dataset = h5py.File('datasets/train_c

1.线性可分VS线性不可分 对于一个分类问题,通常可以分为线性可分与线性不可分两种 .如果一个分类问题可以使用线性判别函数正确的分类,则称该问题为线性可分.如图所示为线性可分,否则为线性不可分: 下图为线性不可分: 1.2.Logistics Regression模型 Logistics Regression模型为广义的线性模型的一种,属于线性的分类模型.对于线性可分问题,需要找到一条直线,能够将两个不同的类分开,这条直线也称为超平面.对于上述超平面,可以使用如下的线性函数表示: 其中W为权重,

系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 前言 For things I don't know how to build, I don't understand. 如果我不能亲手搭建起来一个东西,那么我就不能理解它. -- 美国物理学家理查德·费曼 在互联网发达的今天,很多知识都可以从网络上找到,但是网络上的博客.文章的质量参差不齐,或者重点不明确,或者直接把别人的博客抄袭过来.这种状况使得广大

第一章 引言 pd.scatter_matrix(pd.DataFrame(X_train),c=y_train_name,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8,cmap=mglearn.cm3)#绘制散点图矩阵(pair plot),两两查看所有的特征 第二章 监督学习 2.1分类与回归 2.2泛化.过拟合与欠拟合 2.3监督学习算法 2.3.1一些样本数据集 from sklearn.datasets i

[阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 整体代码结构 目录 [阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 4.1 基本逻辑 4.2 模块分析 4.2.1 构建变量 4.2.2 构建embedding 4.2.3 拼接embedding 0x05 Model_DIN 5.1 Attention机制 5.2 Attention实现 5.2.1 调用 5.2.2 mask的作用 Padding

[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 目录 [论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 4.1 基本逻辑 4.2 模块分析 4.2.1 构建变量 4.2.2 构建embedding 4.2.3 拼接embedding 0x05 Model_DIN_V2_Gru_Vec_attGru_Neg 5.1 第一层 'rnn_1' 5.1.1 GRU 5.1.2 辅助损失 5.1.3 mask的作用 Paddin

主题列表:juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable 贡献主题:https://github.com/xitu/juejin-markdown-themes theme: juejin highlight: 0 轮廓检测 轮廓检测,对我这样的初学者而言,与语义分割

目录 摘要 一.前言 1.1直接获取3D数据的传感器 1.2为什么用3D数据 1.3目前遇到的困难 1.4现有的解决方法及存在的问题 二.本文idea 2.1 idea来源 2.2 初始思路 2.3 改进的思路 2.4 进一步创新 2.5 本文贡献 三.PointConv 3.1 2D图像与3D点云的区别 3.2 3D连续卷积 -> 点云卷积 3.2.1 原始PointConv 3.2.2 高效的PointConv 3.2.3 PointDeConv 四.实验 4.1 在ModelNet40上的

图的常用存储方式有 2 种: 邻接炬阵 链接表 邻接炬阵的优点和缺点都很明显.优点是简单.易理解,对于大部分图结构而言,都是稀疏的,使用炬阵存储空间浪费就较大. 链接表的存储相比较邻接炬阵,使用起来更方便,对于空间的使用是刚好够用原则,不会产生太多空间浪费.操作起来,也是简单. 本文将以链接表方式存储图结构,在此基础上实现无向图最短路径搜索. 1. 链接表 链接表的存储思路: 使用链接表实现图的存储时,有主表和子表概念. 主表: 用来存储图对象中的所有顶点数据. 子表: 每一个顶点自身会维护一个

1.[正则] 就是用来操作(匹配和捕获)的一系列规则: 匹配:校验字符串是否符合我们的规则:返回值--布尔值           匹配这里用的是正则的方法:test(),reg.text( ); 捕获:把符合规则的内容拎出来:返回值--符合规则的字符串 2.[正则的2种创建方式] 字面量:不能进行变量拼接,特殊含义的字符不需要转译: 实例:可以进行变量的拼接,特殊含义的字符需要转译: 3.[元字符和修饰符] 元字符:就是放在两个斜杠之间的,不认识的代码: 包含:①代表特殊含义的元字符:②代表次数

cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类 本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(score function):是原始数据和类别分值的映射,另一个是损失函数:它是用来衡量预测标签和真是标签的一致性程度.我们将这类问题转化为优化问题,通过修改参数来最小化损失函数. 首先定义一个评分函数,这个函数将输入样本映射为各个分类类别的得分,得分的高低代表该样本属于该类别可能性的高低.现在假设有

softmax是logisitic regression在多酚类问题上的推广,\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)为各个类的权重因子,\(b\)为各类的门槛值.不要想象成超平面,否则很难理解,如果理解成每个类的打分函数,则会直观许多.预测时我们把样本分配到得分最高的类. Notations: \(x\):输入向量,\(d\times 1\)列向量,\(d\)是feature数 \(W\):权重矩阵,\(c\times d\)矩阵,\(c\)是label数 \(b\):每个类对应超平面的

ScriptComponet 的变量分为两种类型,ReadOnly和ReadWrite,使用C#引用这两种类型的变量,有一点不同. 1,创建两个变量 2,将变量传递给script component 3,在script component中引用变量有两种方式 3.1 使用变量名作为来引用变量 int code = this.Variables.VarCode; //string name = this.Variables.VarName; //this.Variables.VarName = "