训练一个分类网络,没想到预测结果为一个定值. 找了很久发现,是因为tensor的维度的原因.  注意:我说的是我的label数据的维度. 我的输入是: y_= tf.placeholder(tf.int32,[None,1]) #维度:(batchsize,1) 我使用的损失函数: loss = -y_*log(pred) pred = tf.softmax(wx+b) #维度:(batch_size,10034) 所以我需要将y_的 维度转化为(batch_size,10034) 我使用的是

结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.

人工智能感觉很神秘,作为google公司力推的人工智能框架tensorflow也受到很多人的关注.本文用一个最简单的例子,带领大家看看tensorflow是如何工作的.如果你对人工智能的原理不了解可以看这篇文章人工智能-神经网络原理 首先导入tensorflow和numpy模块 import tensorflow as tf import numpy as np 我们知道tensorflow的学习是由一些正确的数据去训练,大量训练之后才会根据之前的经验进行预测.所以我们先构造一些正确的数据. x

导读:ML.NET系列文章 本文将基于ML.NET v0.2预览版,介绍机器学习中的分类和回归两个重要概念,并实现白葡萄酒品质预测. 本系列前面的文章也提到了一些,经典的机器学习最主要的特点就是模拟,具体来说就是定义出一个y=f(x)函数,x就是我们定义的特征值(它可能是一个/组标量,也可能是一个/组向量),y就是目标值,这个函数的目标是要无限满足所有(x, y)都出现在函数y=f(x)在坐标轴上经过的地方,这有时候也叫函数逼近.试想,只要这个函数是模拟出了对某类问题的输入和输出值(x, y)的

第一处: 书中62页定义的交叉熵函数定义有误,虽然这个所谓交叉熵的数值能够减少,但是是不能提升预测性能的,因为定义就错了. 我已经将预测过程可视化,直接将交叉熵改为我的,或者用原书的,就可以看到预测结果的变化. 第二处: 150页,lenet第三层卷积层的连接数目是(10*10*16*(5*5*6+1))=241600.因为本层输入矩阵的深度是6,输出矩阵的每个节点要与6个滤波器尺寸大小的矩阵产生联系. 程序下载: https://pan.baidu.com/s/1E8UIyd75gg6Z4Hp

随着用户使用天数的增加,不管你的业务是扩大还是缩减了,为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势?很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线.当你的客户处在休眠期,或者你的业务处在淡季,你增加的计算资源就处在浪费阶段:相对应地,当你的业务在旺季期,或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析,有多少次你忒想拥有额外的计算资源. 根据需求水平动态分配资源 VS 固定的资源分配方式,似乎不太好实现.幸运的是,借助于现今强大的开源技术,可以很轻松的实现你所愿.在这篇文章中,我将给出一个解决例子,基于流式

来源公式推导连接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 关键词:灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导 一.前言   本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装 二.原理简述 1.灰色预测概述   灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的,通常分为以下几类:     (1) 灰色时间序列预测.用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量(如产量.销

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能 转载请注明作者:梦里茶 目录 机器学习与跨媒体智能 传统方法与深度学习 图像分割 小数据集下的深度学习 语音前沿技术 生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码 珠算:基于别噎死推断的深度生成模型库 图像与视频生成的规则约束 景深风景生成 骨架约束的人体视频生成 跨媒体智能 视频检索的哈希学习 多媒体与知识图谱 基于锚图的视觉数据分析 视频问答 细粒度分类 跨媒体关联与检索(待补充) 正片开始 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务

      之前写过由企业家基本素质想到的文章,里面提及一些能力与素质,以下有内容也可以参考: 领导职位 表6-1 远见卓识的行为表现 级 别 行 为 表 现 A (1)关注行业的前景和环境的变化, 解决策略性问题 (2)制定和宣传公司具有吸引力的前景目标, 唤起广大公司成员对前景的渴望 (3)以激情和活力不断鼓舞公司成员齐心协力向前景目标迈进 (4) 预先设想公司在实现前景目标过程中可能遇到的风险, 并作出相应的防范措施 B N/AC C (1)关注本部门工作涉及的专业领域的发展趋势 (2)有

介绍 崔晓源 翻译 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律.在很多领域我们都希望找到这个规律,比如计算机中的指令顺序,句子中的词顺序和语音中的词顺序等等.一个最适用的例子就是天气的预测. 首先,本文会介绍声称概率模式的系统,用来预测天气的变化 然后,我们会分析这样一个系统,我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的,并不是我们观察到的现象.比如,我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化. 最后,我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题,比如根据一些列海藻的观察记录,分析出这几天

在回归分析中,R-squared值应该为多大? 就像经常被问到,在回归分析中,R平方应该为多大才表示回归模型是好的?我经常能够听到这类问题,在没回答这个问题之前,我会解释如 何来解释R平方值,我也会阐述为何这个数值可能是一个误导性的统计量,因为小的R平方值不代表模型就拟合的很差,相反,R平方值很大 也不代表模型就拟合的很好. 很明显,“R平方应该为多少”这个问题的答案取决于以下内容 在这个问题点上,我将帮助大家来更精确的解释这个问题,然而,恕我直言,因为我将告诉大家如果你问了这个问题,就相当于你

在前文<使用 jQuery Mobile 与 HTML5 开发 Web App —— jQuery Mobile 默认配置与事件基础>中,Kayo 对 jQuery Mobile 事件的基础作出了一些说明,建议在阅读本文前首先阅读前文,这里 Kayo 再引用前文的重要内容. “jQuery Mobile 在基于本地事件上,创建了一系列的自定义事件,大部分事件是基于触摸设备的使用情况开发的,当然这些事件对于桌面环境也会有适当的处理,开发者可以使用 bind() 函数绑定到需要的页面对象中. 值得

设计模式在整个Java的学习路线图中扮演着承上启下的作用. 在整个软件生命周期中,唯一不变的就是变化.设计模式就是要在软件设计.编码中对现有问题的一种总结,并从中寻求应对变化的策略. 自己初次接触设计模式有以下几个感觉: 内容很抽象. 示例都能看得懂,但不知道实际中如何应用. 不理解为什么要把“好好的程序”设计成这么复杂? 转眼之间到了需要自己参与需求分析.设计,并且维护之前留下的遗产代码(Legacy Code)的时候了. 再次开始学习设计模式,有了新的收获: 站在变化的角度去看,设计模式虽然

通过前几时断续的学习,发现自己对HMM模型的了解还只停留在皮毛,导致在学习CRF模型并将其与最大熵模型.HMM.MEMM做比较时感觉很吃力,所以又花了两天时间使劲看了遍HMM,发现了解得确实深刻了很多,现小结一下,争取把看过的知识变成自己的,特别感谢52nlp网站http://www.52nlp.cn/和崔晓源翻译的HMM相关资料,英文学习网站http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html,中文神马的

原文:DBA查询命令积累--不断更新 一.服务器配置: 1.兼容级别:兼容级别只影响指定数据库中的行为,而不会影响整个服务器上的行为. 1.1.查看数据库兼容级别及更改兼容级别: SELECT compatibility_level FROM sys.databases WHERE name=DB_NAME() 1.2.更改兼容级别:将某些数据库行为设置为与指定的 SQL Server 版本兼容. sp_dbcmptlevel [ [ @dbname = ] name ] [ , [ @new_

本人作为一位web工程师,着眼最多之处莫过于 性能与架构,本次幸得参与sd2.0大会,得以与同行广泛交流,于此二方面,有些心得,不敢独享,与众博友分享,本文是这次参会与众同撩交流的心得,有兴趣者可以查看视频 架构设计的几个心得: 一,不要过设计:never over design 这是一个常常被提及的话题,但是只要想想你的架构里有多少功能是根本没有用到,或者最后废弃的,就能明白其重要性了,初涉架构设计,往往倾向于设计大而化一的架构,希望设计出具有无比扩展性,能适应一切需求的增加架构,web开发领

接Azure机器学习(三)创建Azure机器学习实验,下一步便是真正地将Azure机器学习的预测模型发布为Web服务.要启用Web服务发布任务,首先点击底端导航栏的运行即"Run"按钮运行新的收入预测实验.实验开始运行之后,底端导航栏的发布Web服务即"Publish Web Service"按钮就变为有效,如下图所示. 图 即将发布Web服务地Azure 机器学习实验 此时,点击设计模式下底端导航栏的发布Web服务即"Publish Web Servic

简介 Ansible是一个简单的自动化运维管理工具,基于Python语言实现,由Paramiko和PyYAML两个关键模块构建,可用于自动化部署应用.配置.编排task(持续交付.无宕机更新等).主版本大概每2个月发布一次. Ansible与Saltstack最大的区别是Ansible无需在被控主机部署任何客户端代理,默认直接通过SSH通道进行远程命令执行或下发配置:相同点是都具备功能强大.灵活的系统管理.状态配置,两者都提供丰富的模板及API,对云计算平台.大数据都有很好的支持. 1.Ansi

大牛云集的中国计算机大会:大会日程表:http://cncc.ccf.org.cn/cn/news/schedule_empty 早上的论坛可以在爱奇艺下载视频 下午的分论坛是多个同时进行的,我也只去了一部分,这里先按时间顺序写自己的一些收获,之后会从另外的角度做一个总结. 如果觉得我的整理对你有帮助,欢迎star这个项目 10-26 am 丘成桐 现代几何在计算机科学中的应用 从几何学的角度找到优化问题(如GAN)的等价形式,通过解决等价问题加速优化过程 沈向洋 理解自然语言 概述,对话和理解

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁