本文作者Key,博客园主页:https://home.cnblogs.com/u/key1994/ 本内容为个人原创作品,转载请注明出处或联系:zhengzha16@163.com 在进行神经网络训练时,batch_size是一个必须进行设置的参数.以前在用BP神经网络进行预测时,由于模型结构很简单,所以对的batch_size值的设置没太在意.最近在做YOLO这样的深度网络,模型结构本身比较复杂,且训练样本量较大,在训练时损失函数降得较慢.看网上有些文章说可以改变batch_size的值来提升

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA

一.使用Neuroph Studio构造感知机处理逻辑与 新建项目 接着,输入名字和地址,点击“完成” 在工程的神经网络文件下新建神经网络 准备训练数据 开始训练 误差展示 也可以测试神经元 或者输入测试 手动刷新,以让网络计算新的输入 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 加利福尼亚大学数据集 二.Neuroph Library 架构分析 Neuroph系统的组成: 1.Neuroph Studio    ------GUI界面  所见即所得

#总结神经网络框架 #1,搭建网络设计结构(前向传播) 文件forward.py def forward(x,regularizer): # 输入x 和正则化权重 w= b= y= return y def get_weight(shape,regularizer): #w的shape 和w的权重 w=tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) # 给w赋初值 #给 每一个w的正则化损失加到总损失中 tf.add_to_collec

TensorFire:WEB端的高性能神经网络框架 摘要: 近日,一种专门用于在网页内执行神经网络算法的JavaScript库——TensorFire引起了人们的关注,这种JavaScript库在浏览器中使用GPU加速运行谷歌的TensorFlow,是机器学习走向大众化的一种方式. TensorFire由麻省理工学院研究生团队开发,可以在任何GPU上运行TensorFlow-style的机器学习模型,不需要任何像Keras-js这样特定于GPU中间件的机器学习库.TensorFire是通过程序员

概述 本文demo非常适合入门AI与深度学习的同学,从最基础的知识讲起,只要有一点点的高等数学.统计学.矩阵的相关知识,相信大家完全可以看明白.程序的编写不借助任何第三方的深度学习库,从最底层写起. 第一,本文介绍了什么是神经网络,神经网络的特点,神经网络中的BP算法,神经网络的训练方法,神经网络的激活函数,损失函数.权值初始化方法.权值的正则化机制等一系列知识. 第二,在此基础上,使用最基础的python语法来实现一个神经网络框架,利用此神经网络框架,可以搭建自己的深度神经网络,同时大家也可以

我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp

欢迎访问个人博客网站获取更多文章: https://beityluo.space 本文用numpy从零搭建了一个类似于pytorch的深度学习框架 可以用于前面文章提到的MINST数据集的手写数字识别.也可以用于其他的方面 Github: https://github.com/BeityLuo/Deeplearning-frame-from-scrach 以下的文字介绍在仓库中的README.md文件中有相同内容 神经网络框架使用方法及设计思想 在框架上基本模仿pytorch,用以学习神经网络的

先吐槽一下这个基于theano的keras有多难装,反正我是在windows下折腾到不行(需要64bit,vs c++2015),所以自己装了一个双系统.这才感到linux系统的强大之初,难怪大公司都是用这个做开发,妹的,谁用谁知道啊!!!!  先来介绍一下这个框架:我们都知道深度的神经网络,python一开始有theano这个框架用来写神经网络,不过后来我们发现keras这个比theano更加容易构建,很适合初学者.×..×  以下是对应的英文网站:http://keras.io/#insta

caffe中负责整个网络输入的datalayer是从leveldb里读取数据的,是一个google实现的很高效的kv数据库. 因此我们训练网络必须先把数据转成leveldb的格式. 这里我实现的是把一个目录的全部图片转成leveldb的格式. 工具使用命令格格式:convert_imagedata src_dir dst_dir attach_dir channel width height 例子:./convert_imagedata.bin /home/linger/imdata/colla

值得推荐的C/C++框架和库 [本文系外部转贴,原文地址:http://coolshell.info/c/c++/2014/12/13/c-open-project.htm]留作存档 下次造轮子前先看看现有的轮子吧 值得学习的C语言开源项目 - 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写

C/C++框架和库 装载自:http://blog.csdn.net/xiaoxiaoyeyaya/article/details/42541419 值得学习的C语言开源项目 Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行. 下载链接:http://hom

转载自   http://www.codeceo.com/article/cpp-resource-framework.html#0-tsina-1-99850-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1 之前我们分享过一篇最值得关注的10个C开源项目,这次要分享一些关于 C++ 框架.库和资源的一些汇总列表,内容包括:标准库.Web应用框架.人工智能.数据库.图片处理.机器学习.日志.代码分析等. 标准库 C++标准库,包括了STL容器,算法和函数等. C++ Stand

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神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有

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[本文系外部转贴,原文地址:http://coolshell.info/c/c++/2014/12/13/c-open-project.htm]留作存档 下次造轮子前先看看现有的轮子吧 值得学习的C语言开源项目 - 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来

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[本文系外部转贴,原文地址:http://coolshell.info/c/c++/2014/12/13/c-open-project.htm]留作存档 下次造轮子前先看看现有的轮子吧 值得学习的C语言开源项目 - 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来