讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

从头推导与实现 BP 网络 回归模型 目标 学习 \(y = 2x\) 模型 单隐层.单节点的 BP 神经网络 策略 Mean Square Error 均方误差 \[ MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2 \] 模型的目标是 \(\min \frac{1}{2} (\hat{y} - y)^2\) 算法 朴素梯度下降.在每个 epoch 内,使模型对所有的训练数据都误差最小化. 网络结构 Forward Propagation Derivation \[ E = \

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备 先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树

BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞

Pytorch迁移学习实现驾驶场景分类 源代码:https://github.com/Dalaska/scene_clf 1.安装 pytorch 直接用官网上的方法能装上但下载很慢.通过换源安装发现torchvision找不到.还有一个方法是下载.whl然后用pip install安装. pip install .\torch-1.4.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl .\torchvision-0.5.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.wh

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

​[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4044170.html [系列]Android系列之网络:(持续更新) Android系列之网络(一)----使用HttpClient发送HTTP请求(通过get方法获取数据) Android系列之网络(二)----HTTP请求头与响应头 Android系列之网络(三)----使用HttpClie

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL

转自:http://www.4hou.com/web/7465.html?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 导语:在本文中,您将学习使用Wireshark捕获攻击者使用NMAP扫描时的网络数据包.这里您会注意到,Wireshark如何捕获不同的网络流量数据包,用于打开和关闭端口. 在本文中,您将学习使用Wireshark捕获攻击者使用NMAP扫描时的网络数据包.这里您会注意到,Wireshark如何捕获不

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp

  iOS开发网络篇—数据缓存 一.关于同一个URL的多次请求 有时候,对同一个URL请求多次,返回的数据可能都是一样的,比如服务器上的某张图片,无论下载多少次,返回的数据都是一样的. 上面的情况会造成以下问题 (1)用户流量的浪费 (2)程序响应速度不够快 解决上面的问题,一般考虑对数据进行缓存. 二.缓存 为了提高程序的响应速度,可以考虑使用缓存(内存缓存\硬盘缓存) 第一次请求数据时,内存缓存中没有数据,硬盘缓存中没有数据. 缓存数据的过程 当服务器返回数据时,需要做以下步骤 (1)使用服

背景 前段时间,用过一些模型如vgg,lexnet,用于做监督学习训练,顺带深入的学习了一下相关模型的结构&原理,对于它的反向传播算法记忆比较深刻, 就自己的理解来描述一下BP网络. 关于BP网络的整体简述 BP神经网络,全程为前馈神经网络,它被用到监督学习中的主体思想是(我们假定我们这里各个层Layer次间采用的是全链接): 通过各个Layer层的激励和权值以及偏置的处理向前传递,最终得到一个预期的值,然后通过标签值和预期的值得到一个残差值,残差值的大小反映了预期值和残差值的偏离程度,然后使用

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4063452.html [正文] 文章回顾: Android网络之数据解析----SAX方式解析XML数据 一.Json数据的介绍                                                                                     

http://www.jb51.net/os/windows/189090.html 今天给大家介绍一种如何在Windows操作系统上使用著名的抓包工具软件Wireshark来截获iPhone.iPad等iOS设备或Android设备的网络通讯数据的方法 不管是iPhone的iOS还是Android系统上开发的应用App基本上都会需要使用网络通讯来传输数据.开发者有的时候可能会需要通过抓包的方式来了解应用具体在传输些什么数据,以及数据是否正确.今天给大家介绍一种如何在Windows操作系统上使用

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp

最近在学习PyTorch,  但是对里面的数据类和数据加载类比较迷糊,可能是封装的太好大部分情况下是不需要有什么自己的操作的,不过偶然遇到一些自己导入的数据时就会遇到一些问题,因此自己对此做了一些小实验,小尝试. 下面给出一个常用的数据类使用方式: def data_tf(x): x = np.array(x, dtype='float32') / 255 # 将数据变到 0 ~ 1 之间 x = (x - 0.5) / 0.5 # 标准化,这个技巧之后会讲到 x = x.reshape((-1

最近在学习tf的神经网络算法,十多年没有学习过数学了,本来高中数学的基础,已经彻底还给数学老师了.所以我把各种函数.公式和推导当做黑盒子来用,理解他们能做到什么效果,至于他们是如何做到的,暂时不去深究,最多知道哪个公式的效果会比哪个更适合哪个场合. BP网络应该是最入门级的算法了. #用伪代码描述下大概如此 # 单层BP x = tf.placeholder(tf.float32,[None,256]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) w = t

时隔1年半,没有发过新的帖子了,也没怎么来过CSDN逛逛了,人也懒散了. 今天收到网友的提问,才回来看看.认为应该再写点什么出来.只是.发现自己研究是不是太深入,写不出那么高深的东西.那就写点肤浅的东西吧. 找来找去,想到写jcifs读取网络共享文件数据.先百度了一下.发现到处都是copy,并且不够具体.有些细节的地方没有注意到.所以写在下篇博客.(啊喂.是不是有点啰嗦了..) 好,那么開始吧,先介绍一下jcifs: CIFS (Common Internet File System)  通用I

1. 数据介绍 网络地图数据是在线地图服务发布出来的数据,其支持数据的网络查看和传输,极大的促进了GIS的发展. 目前PIE SDK支持百度地图.谷歌地图.高德地图.天地图.Bing地图.ArcGIS Server发布的服务.宏图影像等在线地图的加载和显示. 2. 实现思路及原理说明 第一步 根据不同的在线地图类型,实例化不同的图层对象: 第二步 将图层加载到地图并刷新: 3. 核心接口与方法 接口/类 方法 说明 HTHTTiledLayer 宏图图层对象接口 TDTTiledLayer 天地

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号:山青咏芝(shanqingyongzhi)➤博客园地址:山青咏芝(https://www.cnblogs.com/strengthen/)➤GitHub地址:https://github.com/strengthen/LeetCode➤原文地址:https://www.cnblogs.com/strengthen/p/10222383.html ➤如果链接不是山青咏芝的博客园地址,则可能是爬取作者的文章

本文的主要参考:How the backpropagation algorithm works 下面是BP网络的参数结构示意图 首先定义第l层网络第j个神经元的输出(activation) 为了表示简便,令 则有alj=σ(zlj),其中σ是激活函数 定义网络的cost function,其中的n是训练样本的个数. 下面主要介绍使用反向传播来求取cost function相对于权重wij和偏置项bij的导数. 显然,当输入已知时,cost function只是权值w和偏置项b的函数.这里为了方便