BP算法是神经网络的基础,也是最重要的部分.由于误差反向传播的过程中,可能会出现梯度消失或者爆炸,所以需要调整损失函数.在LSTM中,通过sigmoid来实现三个门来解决记忆问题,用tensorflow实现的过程中,需要进行梯度修剪操作,以防止梯度爆炸.RNN的BPTT算法同样存在着这样的问题,所以步数超过5步以后,记忆效果大大下降.LSTM的效果能够支持到30多步数,太长了也不行.如果要求更长的记忆,或者考虑更多的上下文,可以把多个句子的LSTM输出组合起来作为另一个LSTM的输入.下面上传用

参加学校的国创比赛的时候,我们小组的项目有一部分内容需要用到利用摄像头实现实时检测人脸的表情,因为最近都在看深度学习方面的相关知识,所以就自己动手实现了一下这个小Demo.参考网上的资料,发现大部分是使用CNN和DNN进行学习,经过本人亲自实践,我发现DNN的识别效果更佳~(楼主接下来就要讲的是基于DNN的模型,要是你对CNN的模型感兴趣,欢迎私戳楼主~) 所需环境:opencv + tensorflow1.8 + pycharm 代码以及模型的下载地址:https://github.com/t

作者:zqh_zy链接:http://www.jianshu.com/p/c5fb943afaba來源:简书著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 本文通过简单kaldi源码,分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出.在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型,以训练好的mono模型为例,对模型进行维特比alignement(对齐),该部分主要完成了每个语音文件的帧到transition-id的映射. 不妨查看对齐后的结果: $ copy-int-

Keras介绍   Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow.Theano.MXNet以及CNTK.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果.Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.6.   Keras,在希腊语中意为"角"(horn),于2015年3月份第一次发行,它可以在Windows, Linux, Mac等系统中运行.那么,既然有了TensorFlow(或Theano.M

You can get complete example code from https://github.com/chenghuige/hasky/tree/master/applications Including How to parse libsvm dataset file to tfrecords Reading tfrecords and do dnn/logistic regresssion classifciation/regresssion Train + evaluate

前言 一.故事背景 NDK方法人脸识别 OpenCV4Android系列: 1. OpenCV4Android开发实录(1):移植OpenCV3.3.0库到Android Studio 2.OpenCV4Android开发实录(2): 使用OpenCV3.3.0库实现人脸检测 轻量化卷积模型 纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet.MobileNet.ShuffleNet.Xception 移动设备集成OpenCV DNN Official tutorials, which looks g

OpenCV 3.3 Aug 3, 2017 OpenCV 3.3 has been released with greatly improved Deep Learning module and lots of optimizations. Adrian Rosebrock: http://www.pyimagesearch.com/author/adrian/ [nice] Ref: Real-time object detection with deep learning and Open

https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others/recommender_wide_and_deep.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.data_utils import to_categorical #matplotlib inline plt

简介 文本分类任务根据给定一条文本的内容,判断该文本所属的类别,是自然语言处理领域的一项重要的基础任务.具体的,本任务是对文本quey进行分类,任务流程如下: 收集用户query数据. 清洗,标记. 模型设计. 模型学习效果评估. 运行 训练: sh +x train.sh 预测: python infer.py 输入/输出 输入样本: label text(分词后) 0 龙脉温泉 住宿 1 龙马 机场 飞机 2 龙里 旅游 其中,label 0,1和2分别代表:酒店,票务和住宿. 预估样本:

一.opencv的示例模型文件   使用Torch模型[OpenCV对各种模型兼容并包,起到胶水作用], 下载地址: fast_neural_style_eccv16_starry_night.t7 http://cs.stanford.edu/people/jcjohns/fast-neural-style/models/eccv16/starry_night.t7 和 fast_neural_style_instance_norm_feathers.t7 http://cs.stanford

@ 目录 前言 一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数 二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV

@ 目录 前言 一.什么是图像分类? 1.图像分类的概念 2.MobileNet简介 二.使用python实现图像分类(py_to_py_ssd_mobilenet.py) 1.获取预训练模型 2.使用opencv_dnn进行推理 3.实现图像分类 (代码汇总) 三.使用LabVIEW dnn实现图像分类(callpb_photo.vi) 1.读取待分类的图片和pb模型 2.将待分类的图片进行预处理 3.将图像输入至神经网络中并进行推理 4.实现图像分类 5.总体程序源码: 四.源码下载 总结

前言 今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载 一.物体识别算法原理概述 1.物体识别的概念 物体识别也称目标检测,目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题.但是,这个问题并不是很容易解决.形态不合理,对象出现的区域不确定,更不用说对象也可以是多个类别. 目标检测用的比较多的主要是RCNN,spp- net,fast- rcnn,faster- r

1.python调用py,在py中的os.getcwd()获取的不是py的路径,可以通过os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]来获取py的路径. 2.当py中有调用类似rar这种命令时,会出现路径问题.这个时候在py同目录下建bat批处理,然后由python调用这个bat.bat格式如下 D:CD D:\XXXcall python xxx.py

import sys sys.path.append("路径") import .py文件

cp renumber.py /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pymol import renumber or run /path/to/renumber.py

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import threading import requests import Queue import sys import re import time import warnings import datetime import argparse __author__ = 'depycode' warnings.filterwarnings("ignore") #ip to num def ip2num(i

7.6 DNN在搜索场景中的应用 1. 背景 搜索排序的特征分大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种.我们主要在特征工程,建模的场景,目标采样等方面做了很细致的工作.但这些模型的瓶颈也非常的明显,尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模,400亿的样本,但这对于我们来说,看起来依然是不太够的,现在上亿的item数据,如果直接使用id特征的话,和任意特征进行组合后,都会超出LR模型的极限规模,对于GBDT,SVM等模型的能力则更弱,而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的

情况说明 odoo源文件路径-/odoo-dev/odoo/: 我的模块插件路径 ~/odoo-dev/local-addons/my-module 在my-module中创建了__init__.py 在 -/odoo-dev目录下执行命令: odoo/odoo.py --addons-path=odoo/addons/,local-addons/ 出现错误 : odoo.py: error: option --addons-path: The addons-path 'local-addons

caffe机器学习环境搭建及python接口编译参见我的上一篇博客:机器学习caffe环境搭建--redhat7.1和caffe的python接口编译 1.运行caffe图片分类器python接口 还是假设caffe的源码下载的路径为:/code,那么有这么个文件/code/caffe/python/classify.py,它是caffe团队提供的一个python实现的图片分类器的接口.运行该接口有两个必须参数,一个是你要操作的图片,另一个就是保存运行结果的文件.但是该接口需要简单修改才能运行,