搭建普通的卷积CNN网络. nan表示的是无穷或者是非数值,比如说你在tensorflow中使用一个数除以0,那么得到的结果就是nan. 在一个matrix中,如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的. 当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候,按照tensorflow官方给出的教程: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners http://wiki.jikexueyuan

神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, 得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度对应着样本的个数和标签的类别数 得分结果的实例说明:一个输入样本的特征值Xi 1*4, w表示权重参数3*4,这里使用的是全连接y = w * x.T,输出结果为3*1, 这3个结果分别表示3种标签的得分值 代码说明: out = np.dot(x_ro

import tensorflow as tfimport numpy as np #使用numpy生成随机点x_data = np.random.rand(100)y_data = x_data*0.1 + 0.2 #构造一个线性模型b = tf.Variable(0.0)k = tf.Variable(0.0)y = k*x_data+b #二次代价函数loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_data-y))#误差平方求平均值#定义一个梯度下降来进行训练的优化器o

import tensorflow as tf import numpy as np #tensor = tf.constant([[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8]]) tensor = tf.placeholder(tf.int32, [2,8]) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print sess.run(tensor,feed_dict={t

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_points = 1000 vectors_set = [] for i in range(num_points): x1 = np.random.normal(0.0, 0.55) y1 = x1*0.1 + 0.3 + np.random.normal(0.0, 0.03) vectors_set.append([x1, y1]) x_

# coding: utf-8 # #### 假设我们要最小化函数 $y=x^2$, 选择初始点 $x_0=5$ # #### 1. 学习率为1的时候,x在5和-5之间震荡. # In[1]: import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op

gvs = optimizer.compute_gradients(loss) # 计算出梯度和变量值 capped_gvs = [(tf.clip_by_value(grad, -5e+10, 5e+10), var) for grad, var in gvs] # 梯度裁剪 train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs, global_step=global_step) # 梯度下降

[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 目录 [阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 0x00 摘要 0x01 DIN源码 1.1 问题 1.2 答案 0x02 原理 2.1 随机梯度下降SGD 2.2 反向传播 2.3 自动求导 0x03 优化器 3.1 Optimizer基类 3.2 反向传播过程 3.2.1 compute_gradients 3.2.2 gradients 3.2.3 apply_gradients 3.3 Ad

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Full version of a paper at the 8-th International Conference on Applications and Techniques in Information Security (ATIS 2017) [24]. Abstract 我们建立了一个隐私保护的深度学习系统,在这个系统中,许多学习参与者对组合后的数据集执行基于神经网络的深度学习,而实际上没有向中央服务器透露参与者的本地数

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zhangcaiwang/p/6875533.html sigmoid neuron 微小的输入变化导致微小的输出变化,这种特性将会使得学习称为可能.但是在存在感知器的网络中,这是不可能的.有可能权重或偏置(bias)的微小改变将导致感知器输出的跳跃(从0到1),从而导致此感知器后面的网络以一种难以理解的方式发生巨大的改变.解决这一问题就要使用另外一种人工神经元-sigmoid神经元(也叫逻辑神经元). sigmoid神经元的输入不只

卷积神经网络(CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用.我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高.TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经忘记自己到底有没有成功训练一只TextRnn了. 卷积神经网络可以说是非常优美了,卷积操作(局部连接和权值共享)和池化操作,极大地减少了模型的参数,大大加快了模型训练的速度,才使得神经网络得以如此大规模的

4.神经网络可以计算任何函数的可视化证明 神经网络拥有一定的普遍性,即包含一个隐藏层的神经网络可以被用来按照任意给定的精度来近似任何连续函数. 这一章使用一个实例来阐述神经网络是如何来近似一个一元函数,和一个二元函数,并扩展到一个多元的实值函数. 5.深度神经网络为何很难训练 这一章讲述了在深度网络中,不同的层学习的速度差异很大,尤其是,在网络中后面的层学习的情况很好的情况下,先前的层常常会在训练的时候停滞不变,基本学习不到东西.这根本的原因是因为我们学习的速度下降了,实际上,我们会发现在深度学

最近花了半个多月把Mchiael Nielsen所写的Neural Networks and Deep Learning这本书看了一遍,受益匪浅. 该书英文原版地址地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 回顾一下这本书主要讲的内容 1.使用神经网络识别手写数字 作者从感知器模型引申到S型神经元.然后再到神经网络的结构.并用一个三层神经网络结构来进行手写数字识别, 作者详细介绍了神经网络学习所使用到梯度下降法,由于当训练输入数量过大时,学习过程将变

思考 YJango的前馈神经网络--代码LV3的数据预处理中提到过:在数据预处理阶段,数据会被标准化(减掉平均值.除以标准差),以降低不同样本间的差异性,使建模变得相对简单. 我们又知道神经网络中的每一层都是一次变换,而上一层的输出又会作为下一层的输入继续变换.如下图中,  经过第一层  的变换后,所得到的  : 而  经过第二层  的变换后,得到  .  在第二层所扮演的角色就是  在第一层所扮演的角色. 我们将  进行了标准化,那么,为什么不对 也进行标准化呢? Batch Normaliz

GeneralizedLinearAlgorithm SparkMllib涉及到的算法 Classification Linear Support Vector Machines (SVMs) Logistic regression Regression Linear least squares, Lasso, and ridge regression Streaming linear regression GeneralizedLinearAlgorithm GLA,通用线性算法,作为通用回归

一.疑问 二.知识点 1. 损失函数可视化 ​ 损失函数一般都是定义在高维度的空间中,这样要将其可视化就很困难.然而办法还是有的,在1个维度或者2个维度的方向上对高维空间进行切片,例如,随机生成一个权重矩阵,该矩阵就与高维空间中的一个点对应.然后沿着某个维度方向前进的同时记录损失函数值的变化.换句话说,就是生成一个随机的方向并且沿着此方向计算损失值,计算方法是根据不同的值来计算.这个过程将生成一个图表,其x轴是值,y轴是损失函数值.同样的方法还可以用在两个维度上,通过改变来计算损失值,从而给出二

(1)卷积:对图像元素的矩阵变换,是提取图像特征的方法,多种卷积核可以提取多种特征.一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野(权值共享).一次卷积运算提取的特征往往是局部的,难以提取出比较全局的特征,因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算,这也就是多层卷积. (2)池化:降维的方法,按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊人,不但会带来非常大的计算量,而且容易出现过拟合,解决过拟合的办法就是让模型尽量“泛化”,也就是再“模糊”一点,那么一种方法就是把图像中局部区域的特征做一个平滑压缩处理,这源于局部

1.理论基础 线性回归(Linear Regression)问题属于监督学习(Supervised Learning)范畴,又称分类(Classification)或归纳学习(Inductive Learning);这类分析中训练数据集中给出的数据类标是确定的.机器学习的目标是,对于给定的一个训练数据集,通过不断的分析和学习产生一个联系属性集合和类标集合的分类函数(Classification Function)或预測函数(Prediction Function),这个函数称为分类模型(Clas

前言 至于为什么写这个教程,首先是为了自己学习做个记录,其次是因为Tensorflow的API写的很好,但是他的教程写的太乱了,不适合新手学习.tensorflow 1 和tensorflow 2 有相似之处但是不兼容,tensorflow 2将keras融合了.TensorFlow 是一个采用 数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.图中得节点(Nodes)表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)

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