深度前馈网络(前馈神经网络,多层感知机) 神经网络基本概念 前馈神经网络在模型输出和模型本身之间没有反馈连接;前馈神经网络包含反馈连接时,称为循环神经网络. 前馈神经网络用有向无环图表示. 设三个函数组成的链:\(f_3(f_2(f_1))\),$f_1$为网络第一层,叫输入层.$f_2$为第二层,依次类推,中间层叫做隐藏层.最后一层为输出层.链的全长称为模型的深度. 每个隐藏层都有张量值,这些隐藏层的维数为模型的宽度. 概念 解释 输入层 网络的第一层 隐藏层 网络的中间N层 输出层 网络的最

虚拟机中的三种网络连接 1.桥接 2.NAT 3.Host-only 桥接方便做实验,配置ip方便.可以和局域网中的其他机器进行通信,也可以和公网进行通信.缺点是会占用一个ip. NAT,可以和主机进行通信,可以上网.但是不能和其他机器进行通信.(使用虚拟网卡8) Host-only,可以和主机进行通信,不可以上网.也不可以和其他机器进行通信.(使用虚拟网卡1) 通常都选择桥接模式,配置网关和DNS跟主机一致就可以了. [root@local ~]# vim /etc/sysconfig/net

安装完虚拟机后,默认安装了两个虚拟网卡,VMnet1和VMnet8,其他的未安装(当然也可以手动安装其他的). 其中: VMnet1是host网卡,用于host方式连接网络的. VMnet8是NAT网卡,用于NAT方式连接网络的. 它们的IP地址是随机生成的,如果要用虚拟机做实验的话,最好将VMnet1和VMnet8的IP地址改掉.习惯上把VMware虚拟网卡使用的网段"固定",使用如下原则: VMnet1对应的网段是192.168.10.0, VMnet2对应的网段是192.168.

在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记(一) https://www.jianshu.com/p/ccb805b9f014 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统,通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络.我们将从最粗糙的版本开始搭建这个小系统,然后一步步优化其中的每一部分,包括网络架构的优化,数据处理的优化,甚至整个代码架构的优化.希望想我一样的入门选手看到其中的每一步实现以及如何去优化. 关于LSTM网络的介绍,可以看官网推荐的一篇博客,写的实在是太

目录 1. 指数衰减 2. 分段常数衰减 3. 自然指数衰减 4. 多项式衰减 5. 倒数衰减 6. 余弦衰减 6.1 标准余弦衰减 6.2 重启余弦衰减 6.3 线性余弦噪声 6.4 噪声余弦衰减 Reference   上文深度神经网络中各种优化算法原理及比较中介绍了深度学习中常见的梯度下降优化算法:其中,有一个重要的超参数--学习率\(\alpha\)需要在训练之前指定,学习率设定的重要性不言而喻:过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间:而过大的学习率则可能导致最后的结果不会收敛,

翻译自:https://stackoverflow.com/questions/35919020/whats-the-difference-of-name-scope-and-a-variable-scope-in-tensorflow 问题:下面这几个函数的区别是什么? tf.variable_op_scope(values, name, default_name, initializer=None) Returns a context manager for defining an op t

博客来源:WMware workstation中几种网络连接的说明 VMware workstation中几种网络连接的说明 WMware workstation中网络连接包括,桥接模式.NAT模式.仅主机模式.自定义以及LAN区段五种方式,以下分别对几种模式的网路连接方式进行说明.感谢51CTO的老段老师的视频教程. 桥接模式和自定义模式(U) 桥接模式相当于虚拟服务器和主机公用一个网卡,虚拟网卡上的数据包通过物理网卡转发出去,虚拟服务器和主机在同一个网段,如上图中蓝色标记. 自定义(U)模式

安装好VMwareWorkstations之后,进行虚拟机网络配置时有四种网络连接方式,桥接.仅主机.NAT.LAN区段. 之所以有不同的模式,在我看来是为了满足不同的网络需求,总的来说:桥接.NAT能够满足虚拟机连接外网的需求,而仅主机模式则不能连接外网,但是能实现与物理机之间的通信. 安装好VMwareWorkstations之后会默认生成两个虚拟网卡,打开网络和共享中心如下,VMnet1用作hostonly模式,VMnet8用作NAT模式: 四种网络连接方式的区别如下: 1.桥接模式 桥接

VMWare中有桥接.NAT.host-only三种网络连接模式,在搭建伪分布式集群时,需要对集群的网络连接进行配置,而这一操作的前提是理解这三种网络模式的区别. 参考以下两篇文章可以更好的理解: VMware中,该如何理解桥接网络与NAT 网络模式 VMware中三种网络连接的区别

原文来自http://note.youdao.com/share/web/file.html?id=236896997b6ffbaa8e0d92eacd13abbf&type=note vmware为我们提供了三种网络工作模式,它们分别是:Bridged(桥接模式).NAT(网络地址转换模式).Host-Only(仅主机模式). 打开vmware虚拟机,我们可以在选项栏的“编辑”下的“虚拟网络编辑器”中看到VMnet0(桥接模式).VMnet1(仅主机模式).VMnet8(NAT模式),那么这些

原文来自http://note.youdao.com/share/web/file.html?id=236896997b6ffbaa8e0d92eacd13abbf&type=note 我怕链接会失效,故转载此篇文章 由于linux目前很热门,越来越多的人在学习linux,但是买一台服务放家里来学习,实在是很浪费.那么如何解决这个问题?虚拟机软件是很好的选择,常用的虚拟机软件有vmware workstations和virtual box等.在使用虚拟机软件的时候,很多初学者都会遇到很多问题,而

转自:http://www.cnblogs.com/rainman/archive/2013/05/06/3063925.html VMware中三种网络连接的区别   1.概述 2.bridged(桥接模式) 3.NAT(网络地址转换模式) 4.host-only(主机模式) 5.replicate physical network connection state 选项解释 1.概述 大家在安装完虚拟机后,默认安装了两个虚拟网卡,VMnet1和VMnet8,如下图.其中VMnet1是host

TensorFlow 中的卷积网络 是时候看一下 TensorFlow 中的卷积神经网络的例子了. 网络的结构跟经典的 CNNs 结构一样,是卷积层,最大池化层和全链接层的混合. 这里你看到的代码与你在 TensorFlow 深度神经网络的代码类似,我们按 CNN 重新组织了结构. 如那一节一样,这里你将会学习如何分解一行一行的代码.你还可以下载代码自己运行. 感谢 Aymeric Damien 提供了这节课的原始 TensorFlow 模型. 现在开看下! 数据集 你从之前的课程中见过这节课的

下面都是以网络读数据为例 [2阶段网络IO] 第一阶段:等待数据 wait for data 第二阶段:从内核复制数据到用户 copy data from kernel to user 下面是5种网络IO模型 [阻塞blocking IO] 两阶段全程阻塞 recvfrom -> [syscall -> wait -> copy ->] return OK [非阻塞nonblocking IO] 第一阶段是非阻塞的不断检查是否数据准备好,第二阶段阻塞读取数据 recvfrom -&

Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果.我们之前见过的很多系统都是线性的,就像汽车生产工厂的流水线一样,输入->系统处理->输出.系统内部由很多单一的基本部件构成,这些单一部件具有特定的功能,且需要稳定的特性:系统设计者通过特殊的连接方式,让这些简单部件进行连

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 本篇是TensorFlow通信机制系列的第二篇文章,主要梳理使用gRPC网络传输部分模块的结构和源码.如果读者对TensorFlow中Rendezvous部分的基本结构和原理还不是非常了解,那么建议先从这篇文章开始阅读.TensorFlow在最初被开源时还只是个单机的异构训练框架,在迭代到0.8版本开始正式支持多机分布式训练.与其他分布式训练框架不同,Google选用了开源项

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten

一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而

在深度学习章节里,已经介绍了批量归一化的概念,详情请点击这里:第九节,改善深层神经网络:超参数调试.正则化以优化(下) 神经网络在进行训练时,主要是用来学习数据的分布规律,如果数据的训练部分和测试部分分布不一样,那么网络的泛化能力会变得非常差.而且对于训练的数据,每批分布也是不一样的,那么网络在迭代的过程中也要学习和适应不同的分布.这会大大降低网络的训练速度.此外,数据的分布对于激活函数来说也非常重要,有时数据分布范围太大不利于利用激活函数的非线性特性,比如激活函使用Sigmoid函数时,会导致