1.线性回归从零实现 from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time num_inputs = 2 num_examples = 1000 w = [2,-3.4] b = 4.2 x = nd.random.normal(scale=1,shape=(num_examples,num_inputs)) y = nd.dot(x,nd.array(w).T

https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/80494120 Gluon是MXNet的高层封装,网络设计简单易用,与Keras类似.随着深度学习技术的普及,类似于Gluon这种,高层封装的深度学习框架,被越来越多的开发者接受和使用. 在开发深度学习算法时,必然会涉及到网络(symbol)和参数(params)的存储与加载,Gluon模型的存取接口,与MXNet略有不同.在MXNet体系中,网络与参数是分离的,这样的设计,有利于迁移学习

上篇介绍了TensorFlow基本概念和基本操作,本文将利用TensorFlow举例实现线性回归模型过程. 线性回归算法 线性回归算法是机器学习中典型监督学习算法,不同于分类算法,线性回归的输出是整个实数空间R(故也可用线性回归做分类).关于线性回归网络资料很多,算法具体推演不做叙述,这里简要概括基本点. 目标函数y(不考虑噪声形式): 损失函数Loss:      求解方法梯度下降: TensorFlow实现 代码 #!/usr/bin/pyton import tensorflow as t

https://blog.csdn.net/disen10/article/details/79376631 固定权重:https://www.cnblogs.com/chenyliang/p/6780019.html 固定权重:https://discuss.gluon.ai/t/topic/1164 查看权重 在训练过程中,有时候我们为了debug而需要查看中间某一步的权重信息,在mxnet中,我们可以很方便的调用get_params()方法来得到权重信息.   '''   查看权重示例代码

用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN) 生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本.判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来.而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络.两个网络相互对抗.不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真

# 在有网络的同系统机器上运行以下命令:pip download mxnet# 目前mxnet版本为1.3.0,执行后当前目录得到以下文件: # . # ├── certifi--py2.py3-none-any.whl # ├── chardet--py2.py3-none-any.whl # ├── graphviz--py2.py3-none-any.whl # ├── idna-2.6-py2.py3-none-any.whl # ├── mxnet-.post0-py2.py3-non

本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现线性回归模型?并且以 Kaggle 上数据集 USA_Housing 做线性回归任务来预测房价. 回归任务,scikit-learn 亦可以实现,具体操作可以查看 线性回归模型的原理与 scikit-learn 实现. 载入数据 import pandas as pd import numpy as np name = '../dataset/USA_Housing.csv' dataset = pd.read_csv(

构建基本简单网络实现线性回归 1.创建数据绘制散点图 import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import tensorflow as tf # 创建数据绘制散点图 x_data = np.random.rand(100) noise = np.random.normal(0,

1.基于MXNET框架的线性回归从零实现例子 下面博客是基于MXNET框架下的线性回归从零实现,以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素.这个应用的目标是预测一栋房子的售出价格(元). 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年).接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系: 设房屋的面积为x1,房龄为x2,售出价格为y.我们需要建立基于输入x1和x2来计算输出yy的表达式,也就是模型(model).顾名思义,线性回归假设输出与各个输入

线性回归模型适用于输出为连续值的情景,例如输出为房价.在其他情景中,模型输出还可以是一个离散值,例如图片类别.对于这样的分类问题,我们可以使用分类模型,例如softmax回归. 为了便于讨论,让我们假设输入图片的尺寸为2×2,并设图片的四个特征值,即像素值分别为\(x_1,x_2,x_3,x_4\).假设训练数据集中图片的真实标签为狗.猫或鸡,这些标签分别对应离散值\(y_1,y_2,y_3\). 单样本分类的矢量计算表达式 针对上面的问题,假设分类模型的权重和偏差参数分别为: \[W=\beg

线性回归 给定一个数据点集合 X 和对应的目标值 y,线性模型的目标就是找到一条使用向量 w 和位移 b 描述的线,来尽可能地近似每个样本X[i] 和 y[i]. 数学公式表示为\(\hat{y}=Xw+b\) 目标函数是最小化所有点的平方误差 \(\sum_{i=1}^{n} (\hat{y_i}-y_i)^2\) ⼀个神经⽹络就是⼀个由节点(神经元)和有向边组成的集合.我们⼀ 般把⼀些节点组成层,每⼀层先从下⾯⼀层的节点获取输⼊,然后输出给上⾯的层使⽤.要计算⼀ 个节点值,我们需要将输⼊节点

%matplotlib inline import mxnet from mxnet import nd,autograd from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import data as gdata,loss as gloss,nn import gluonbook as gb n_train, n_test, num_inputs = 20,100,200 true_w = nd.ones((num_inputs, 1)) * 0.01

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

1. 数据集 dataset_train = gluon.data.ArrayDataset(X_train, y_train) data_iter = gluon.data.DataLoader(dataset_train, batch_size, shuffle=True) for data, label in data_iter: ... 2. 模型 gluon.nn:神经网络 gluon.nn.Sequential(),可添加: gluon.nn.Flatten() ⇒ Flattens

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重

安装完MXNet之后,运行了官网的手写体识别的例子,这个相当于深度学习的Hello world了吧.. http://mxnet.io/tutorials/python/mnist.html 运行的过程中开始想的是新建一个文件夹专门存放我的工程,但是在导入mxnet的过程中又出现了错,于是将minist的脚本文件放在了与mxnet平行的目录下,可以运行,并且十分节省显存!!但是有以下的问题: 1.在GTX1080的显卡上训练,网络是不收敛的,但是在980或者更旧的显卡上就可以,在github上也

最近在摸mxnet和tensorflow.两个我都搭起来了.tensorflow跑了不少代码,总的来说用得比较顺畅,文档很丰富,api熟悉熟悉写代码没什么问题. 今天把两个平台做了一下对比.同是跑mnist,tensorflow 要比mxnet 慢一二十倍.mxnet只需要半分钟,tensorflow跑了13分钟. 在mxnet中如何开跑? cd /mxnet/example/image-classification python train_mnist.py我用的是最新的mxnet版本.运行脚

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:16:05 今天的主要内容:Kernel的基本知识,高斯过程.边思考边打字,有点慢,各位稍安勿躁. 机器学习里面对待训练数据有的是训练完得到参数后就可以抛弃了,比如神经网络:有的是还需要原来的训练数据比如KNN,SVM也需要保留一部分数据--支持向量.很多线性参数模型都可以通过dual representation的形式表达为核函数的形式.所谓线性参数模型是通过非线性的基函数的线性

主讲人 网神 (新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:55:06 那我们开始了啊,前面第3,4章讲了回归和分类问题,他们应用的主要限制是维度灾难问题.今天的第5章神经网络的内容:1. 神经网络的定义2. 训练方法:error函数,梯度下降,后向传导3. 正则化:几种主要方法,重点讲卷积网络 书上提到的这些内容今天先不讲了,以后有时间再讲:BP在Jacobian和Hessian矩阵中求导的应用:混合密度网络:贝叶斯解释神经网络. 首先是神经网络的定义,先看一个最简单的神经

构成符号: 符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 下图定义了符号变量A, 符号变量B, 生成了符号变量C, 其中, A, B为参数节点, C为内部节点! mxnet.symbol.Variable可以生成参数节点, 用于表示计算时的输入. 一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 对神经网络进行配置: 一个Symbol的list_argument()属性可以用来检查计算图的输入参数; list_output()属性可以返回此Symbol的所有输出! 输出的