这篇博客不是一篇讲解原理的博客,这篇博客主要讲解tnesorlfow的RNN代码结构,通过代码来学习RNN,以及讲解time_steps,如果这篇博客没有让你明白time_steps,欢迎博客下面评论交流. 我曾翻阅各大网站,各大博客,他们的对RNN中time_steps的讲解,都没有一个让人醍醐灌顶的答案,甚至让人越看模糊.有的博主在博客中讲的看似他懂了,一问他自己他答不上来.在这里,我向全中国还迷糊在time_step的学者答疑,立此博文. 学习RNNCell要重点关注三个地方: 类方法ca

tf.nn.conv2d函数介绍 Input: 输入的input必须为一个4d tensor,而且每个input的格式必须为float32 或者float64. Input=[batchsize,image_w,image_h,in_channels],也就是[每一次训练的batch数,图片的长,图片的宽,图片的通道数]. Filter: 和input类似.样式为:[ 卷积核的长,卷积核的宽,输入的通道,输出的通道] Strides:长度为4的list,且元素类型为int..格式为:[1,x,y

在Tensorflow实战Google框架下的深度学习这本书的MNIST的图像识别例子中,每次都要报错   错误如下: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)   需要置换的是 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y, tf.argmax(y

近一个假期,入坑深度学习,先从能看得着的验证码识别入门.从B站看了几天的黑马程序员的“3天带你玩转python深度学习后“,一是将教程中提到的代码一一码出来:二是针对不同的tensorflow版本,结合网络上其它文章,重新利用tensorflow2.x的keras实现同样的功能.两遍代码写完后,深感深度学习的恐怖. 一.Anaconda安装. 1.为了一些不必要的麻烦,还是先安装anaconda.下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

之前讲解了图注意力网络的官方tensorflow版的实现,由于自己更了解pytorch,所以打算将其改写为pytorch版本的. 对于图注意力网络还不了解的可以先去看看tensorflow版本的代码,之前讲解的地址: 非稀疏矩阵版:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 稀疏矩阵版:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13623989.html 以下改写后的代码我已经上传到gihub上,地址为: ht

[转自网络]https://my.oschina.net/cers/blog/292191 PK Belongs to primary key 作为主键 NN Not Null 非空 UQ Unique index 不能重复 BIN Is binary column 存放二进制数据的列 UN Unsigned data type 无符号数据类型(需要整数形数据) ZF Fill up values for that column with 0's if it is numeric 填充0位(例如

神经网络Package [目前还属于草稿版,等我整个学习玩以后会重新整理] 模块Module module定义了训练神经网络需要的所有基础方法,并且是可以序列化的抽象类. module有两种状态变量:output和gradInput [output] forward(input) 利用input对象计算其对应的output.通常input和output都是Tensor类型的.有时候会有例外例如table layers(Tensor的子类).Forward之后,output变量应该被更新为新的值了

Person与Address关联:双向N->N,[连接表必须有],两端都控制关联关系 #需要说明的是:如果程序希望某一端放弃控制关联关系,则可以在这一段的@ManyToMany注解中指定mappedBy属性,这一端就 # 无需也不能使用@JoinTable映射连接表了. Person.java package org.crazyit.app.domain; import java.util.HashSet;import java.util.Set; import javax.persistenc

第三部分 NN-ANN 70年前的逆向推演 从这部分开始,调整一下视角主要学习神经网络算法,将其与生物神经网络进行横向的比较,以窥探一二. 现在基于NN的AI应用几乎是满地都是,效果也不错,这种貌似神奇的玩意怎么想出来的.个人不禁好奇,随后一通乱找.想理出来个线头,谁知一挖发现这线后面的故事太丰富,这里特意分享出来. 其实对神经元的认知是比较早的,在机制和功能方面多是偏向生物学解释,在这个领域最前面的自然是神经学和生物学家.在生物学框架下成果在二战前后推进速度飞快(二战期间德国和英美科研投入特别

1. [intrinsic column flags] (基本字段类型标识) - PK: primary key (column is part of a pk) 主键 - NN: not null (column is nullable) 非空 - UQ: unique (column is part of a unique key) 唯一 - AI: auto increment (the column is auto incremented when rows are inserted)

Person与Address关联:单向N->N,[有连接表的] #和单向1->N关联代码完全相同,控制关系的一端需要增加一个set类型的属性,被关联的持久化实例以集合形式存在. #N->N关联,需要使用@ManyToMany注解来修饰待代表关联实体的集合属性. #@JoinTable注解的inverseJoinColumn属性所指定的@JoinColumn中unique=false或去掉. Person.Java package org.crazyit.app.domain; impor

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

1.nn模块是神经网络模块 2.父类module,子类Sequential, Parallel和Concat 3.Linear:做线性变换 4.criterion 这个模块包含了各式各样的训练时的损失函数 5. torch中optim的sgd,全称Stochastic gradient descent(随机梯度下降)

This problem (Unable to fetch namespace information from active NN) occurs, because the active namenode is not running.

ZKFC : zookeeper FailoverController NN : name node Hadoop 2.0 HA架构图: FC是要和NN一一对应的,两个NN就要部署两个FC.它负责监控NN的状态,并及时的把状态信息写入ZK.它通过一个独立线程周期性的调用NN上的一个 特定接口来获取NN的健康状态.FC也有选择谁作为Active NN的权利,因为最多只有两个节点,目前选择策略还比较简单(先到先得,轮换). ZKFC是Hadoop中通过ZK实现FC功能的一个实用工具. ZKFC的主类

Python实现NN(神经网络) 参考自Github开源代码:https://github.com/dennybritz/nn-from-scratch 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) sklearn(人工智能包,生成数据使用) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是

今天学长在面试的时候遇到了一道题,然后让大家做一做. 在不看下面的答案之前,悠闲的朋友们一起来抖动一下大脑吧! 以下是我的想法: import java.util.Scanner;public class Case02 {    private static Scanner sc = new Scanner(System.in);    public static void main(String[] args) {        System.out.println("n=2\n1*2*5*6

数据降维的重要性就不必说了,而用NN(神经网络)来对数据进行大量的降维是从2006开始的,这起源于2006年science上的一篇文章:reducing the dimensionality of data with neural networks,作者就是鼎鼎有名的Hinton,这篇文章也标志着deep learning进入火热的时代. 今天花了点时间读了下这篇文章,下面是一点笔记: 多层感知机其实在上世纪已经被提出来了,但是为什么它没有得到广泛应用呢?其原因在于对多层非线性网络进行权值优化时

第一天的笔记,是伪分布hadoop集群搭建, 后面是hadoop Ha的分布式集群搭建 第一天,是HDFS的shell操作 NN工作机制 里面是二进制 DN工作原理 上传完了之后,在hdfs的虚拟路径下,有这个文件,其实,是切分成很多block,放到公共的datanode文件夹下. 134217728/1024/1024=128M,所以,分成个Block. 其实,此刻,blk_1073741856等价于jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 所以,文件被是切分成很多block,放

mysql workbench 建表时 - PK: primary key (column is part of a pk) 主键 - NN: not null (column is nullable) 非空 - UQ: unique (column is part of a unique key) 唯一 - AI: auto increment (the column is auto incremented when rows are inserted) 自增 - BIN: binary (i

在WEEK 5中,作业要求完成通过神经网络(NN)实现多分类的逻辑回归(MULTI-CLASS LOGISTIC REGRESSION)的监督学习(SUOERVISED LEARNING)来识别阿拉伯数字.作业主要目的是感受如何在NN中求代价函数(COST FUNCTION)和其假设函数中各个参量(THETA)的求导值(GRADIENT DERIVATIVE)(利用BACKPROPAGGATION). 难度不高,但问题是你要习惯使用MATLAB的矩阵QAQ,作为一名蒟蒻,我已经狗带了.以下代核心