激活函数的作用如下-引用<TensorFlow实践>: 这些函数与其他层的输出联合使用可以生成特征图.他们用于对某些运算的结果进行平滑或者微分.其目标是为神经网络引入非线性.曲线能够刻画出输入的复杂的变化.TensorFlow提供了多种激活函数,在CNN中一般使用tf.nn.relu的原因是因为,尽管relu会导致一些信息的损失,但是性能突出.在刚开始设计模型时,都可以采用relu的激活函数.高级用户也可以自己创建自己的激活函数,评价激活函数是否有用的主要因素参看如下几点: 1)该函数是单调的

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

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_rate_dacay 学习率衰减, mini-batch size 每次迭代的样本数目 当需要调节的参数的数目较多时,我们通常使用随机参数选择进行参数调节. 比如学习率的范围为0.0001 - 1 , 在0.0001-0.001之间,样本随学习率的变化较大,因此有必要增加这部分的权重,我们使用log

批量归一化 在对神经网络的优化方法中,有一种使用十分广泛的方法——批量归一化,使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升. 在网络的前向计算过程中,当输出的数据不再同一分布时,可能会使得loss的值非常大,使得网络无法进行计算.产生梯度爆炸的原因是因为网络的内部协变量转移,即正向传播的不同层参数会将反向训练计算时参照的数据样本分布改变.批量归一化的目的,就是要最大限度地保证每次的正向传播输出在同一分布上,这样反向计算时参照的数据样本分布就会与正向计算时的数据分布一样了,保证分布的统一. 了解了原理

2015年5月  在此处  http://matthewearl.github.io/2016/05/06/cnn-anpr/#rd 寻觅出 使用TenserFlow的车牌号识别 技术. 感觉很有必要看看.于是我把作者的这个翻译了一下. Created byMatthew Earlon May 06, 2016.Discuss on reddit!  (104 points / 13 comments) Introduction 在过去的一段时间里,我深深的陷入了深度学习之中,尤其是卷积神经网络

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数

笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和最近发布的slim库的小应用,来实现图像分类.图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景. 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe.Matconvnet.Theano和Torch等.它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的.自带预训练模型的python库.最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet.VGG.Inception-ResNet-v2(ILSVRC的新赢家)等等.这个

TensorFlow深度学习笔记 文本与序列的深度模型 Deep Models for Text and Sequence 转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 Rare Event 与其他机器学习不同,在文本分析里,陌生的东西(rare event)往往是最重要的,而最常见的东西往往是最不重要的. 语法多义性 一个东西可能有多个名字,对这种re

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公

在本节中将通过一个预测房屋价格的实例来讲解利用线性回归预测房屋价格,以及在tensorflow中如何实现 Tensorflow 线性回归预测房价实例 1.1. 准备工作 1.2. 归一化数据 1.3. 用随机的值填充a,b并计算误差,误差采用上文所使用SSE(和方差) 1.4. 计算误差梯度 1.5. 调整参数直到SSE参数最小 1.6. 概念 1.6.1. 简单线性回归 1.6.2. 梯度下降 梯度 步长 1.1. 准备工作 从网上得到的数据可以看到房屋价格与房屋尺寸的一个对比关系,如下图:

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜 使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析.图像识别热点.无须人工特征提取.数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移.比例缩放.倾斜等图片变形具有高度不变形.卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f和g生成第三个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转.平移重叠部分面积.f(x).g(x)为R1两个可积函数.积分新函数为函数f与g卷积.∫

上个月发布了四篇文章,主要讲了深度学习中的"hello world"----mnist图像识别,以及卷积神经网络的原理详解,包括基本原理.自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析.这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类. 在卷积神经网络中,有五大经典模型,分别是:LeNet-5,AlexNet,GoogleNet,Vgg和ResNet.本文首先自己设计一个小型CNN网络结构来对图像进行分类,再了解一下LeNet-5网络结构对图像做分类

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的