deeplearning.net/data/mnist/mnist.pkl.gz The MNIST dataset consists of handwritten digit images and it is divided in 60,000 examplesfor the training set and 10,000 examples for testing. In many papers as well as in this tutorial,the official training

方法一:使用浏览器下载.在浏览器中输入 http://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-2.0.tar.gz 方法二:将http换为https. 实际这个ERROR 403: SSL is required报错只是要求请求的URL一定要是https, 请求方自己没有做301转向处理.所以使用以下的命令即可.然后安装setuptools 可能你会把它认为是要进行ssl证书检查的错误,可能会去尝试下面的命令,但发现仍然会报

wget http://sonatype-download.global.ssl.fastly.net/nexus/oss/nexus-2.11.4-01-bundle.tar.gz 注意原本的是https协议,下载不了. 百度网盘地址: http://pan.baidu.com/s/1mgznhd2

一 ,mysql下载 需要注册,可以通过组合url越过注册下载需要的包. 下载地址: https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.6/mysql-5.6.36-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 或 wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.6/mysql-5.6.45-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz 二, 安装 如果是centos 7 系统 卸载

jdk1.7下载: 百度云盘链接:https://pan.baidu.com/s/1cQFLnS 密码:wdek

国外服务器着实慢, 下载地址:http://yun.baidu.com/share/link?shareid=2521912381&uk=3020189984

Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作,基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库,使得写深度模型更容易些,也可以在GPU上训练深度模型.所以首先得了解python和numpy.其次,阅读Theano basic tutorial. Deep Learning Tutorial 包括: 监督学习算法: Logistic Regression - using Theano for something simple Multi

我们使用google提供的colab,对我们现有的GoNetwork进行适当修改,利用网络资源进行运算. 一.什么是 Colaboratory? Colaboratory 是一款研究工具,用于进行机器学习培训和研究.它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用.        二.什么是 Jupyter? Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本. 三.使用JupyterAnaconda中自己带有Jupyter,启动

首先链接一篇大牛的Theano文档翻译:http://www.cnblogs.com/xueliangliu/archive/2013/04/03/2997437.html 里面有mnist.pkl.gz 手动下载地址(因为代码里也有自动下载方法) 那么我不是做图像处理的,所以对图像的存储格式没有什么概念,我要以其他方式输入进theano程序中怎么办呢? 于是就得分析它的存储格式.代码(logistic_sgd.py,line 195)注释中说的已经很清楚了: #train_set, valid

# encoding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cPickle import gzip class SVC(object): def __init__(self, c=1.0, delta=0.001): # 初始化 self.N = 0 self.delta = delta self.X = None self.y = None self.w = None self.wn = 0 self.

#coding:utf8 import cPickle import gzip import numpy as np from sklearn.svm import libsvm class SVM(object): def __init__(self, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, tol=1e-3, C=1.0,nu=0., epsilon=0.,shrinking=True, probability=False, cach

from __future__ import print_function import cPickle import gzip import os.path import random import numpy as np print("Expanding the MNIST training set") if os.path.exists("../data/mnist_expanded.pkl.gz"): print("The expanded tra

问题:老板让测试运行Keras官网里的Mnist-cnn.py,结果从下载数据就是一路坑-- 当前环境:Ubuntu12.04.python2.7.Keras 1.1.1(不知道这个版本号对不对,在启动文件里查到的) 按遇到问题的先后逐个出解决方案: 1.load_data数据,下载老是报Errno 104 Connection reset by peer 解决: ①因为无论是否FQ下载都很慢,下载数据到本地并解压出pkl文件,绝对路径中不能有中文, ②重写数据加载函数,后面上代码, 2.运行代

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig

来自http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#gettingstarted 一.下载 在后续的每个学习算法上,都需要下载对应的文档,如果想要一次全部下好,那么可以复制git上面的这个教程的资料: git clone git://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials.git 二.数据集 MNIST 数据集(mnist.pkl.gz)(现在这个数据集除了教学,好像已经没什么人关注了) 这个M

是官网上theano的逻辑回归的练习(http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html#logreg)的讲解. Classifying MNIST digits using Logistic Regression note:这部分假设你已经熟悉了这几个theano概念:: shared variables , basic arithmetic ops , T.grad , floatX..如果你想要在GPU上运行这个代码,同样可以读读GPU. note:这

来自http://deeplearning.net/tutorial/mlp.html#mlp Multilayer Perceptron note:这部分假设读者已经通读之前的一个练习 Classifying MNIST digits using Logistic Regression.(http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/46375461).另外,它使用新的theano函数和概念: T.tanh, shared variab

DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解 @author:wepon @blog: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. 经详细注释的代码:放在我的gith

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以