使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

本文目录: 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 1. sigmoid unit  对于一个输入样本$X(x_1,x_2, ..., x_n)$,sigmoid单元先计算$x_1,x_2, ..., x_n$的线性组合: $z = {{\bf{w}}^T}{\bf{x}} = {w_1}{x_1} + {w_2}{x_2} + ... + {w_n}{x_n

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.1什么是人脸识别 Face verification人脸验证 VS face recognition人脸识别 Face verification人脸验证 人脸验证 输入是一张图片,以及人的姓名或者ID作为标签 输出是这张输入的图片是否是这个确定的人 这时候也被称为1对1问题 人脸识别 人脸识别问题比人脸验证问题困难的多,其输入为一个具有K个人的数据集,将一张图片作为输入,如果这张图片是这K个人

之前一直用theano训练样本,最近需要转成c或c++实现.在网上参考了一下其它代码,还是喜欢c++.但是看了几份cpp代码之后,发现都多少有些bug,很不爽.由于本人编码能力较弱,还花了不少时间改正.另外又添加了写权值和读权值的功能,可以保存训练的结果.下面是代码实现的基本功能描述. 问题描述: 用cpp重写mlp,即普通的多层神经网络.需要实现多个隐藏层与输出层互连,分类层采用softmax分类. 测试例子: 测试例子为自己构造,将3位二进制转为10进制有8中可能,我分别让它们对应label

文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别.本节关注它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪.这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用. 同搜索近义词和类比词一样,文本分类也属于词嵌入的下游应用.在本节中,我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络,来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪.后续内容将从以下几个方面展开: 文本情感分类数据集 使用循环神经网络进行情感分类 使用卷积神经网络进行情感

多分类问题 目录 多分类问题 Softmax 在Minist数据集上实现多分类问题 作业 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili Softmax 这一讲介绍使用softmax分类器实现多分类问题. 上一节课计算的是二分类问题,也就是输出的label可以分类为0,1两类.只要计算出\(P(y=1)\)的概率,那么\(P(y=0)=1-P(y=1)\):所以只需要计算一种类型的概率即可,也就是只要一个参数. 而在使用

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0

读万卷书,不如行万里路.之前看了不少机器学习方面的书籍,但是实战很少.这次因为项目接触到tensorflow,用一个最简单的深层神经网络实现分类和回归任务. 首先说分类任务,分类任务的两个思路: 如果是多分类,输出层为计算出的预测值Z3(1,classes),可以利用softmax交叉熵损失函数,将Z3中的值转化为概率值,概率值最大的即为预测值. 在tensorflow中,多分类的损失函数为: cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_w

使用PyTorch构建神经网络十分的简单,下面是我总结的PyTorch构建神经网络的一般过程以及我在学习当中遇到的一些问题,期望对你有所帮助. PyTorch构建神经网络的一般过程 下面的程序是PyTorch官网60分钟教程上面构建神经网络的例子,版本0.4.1: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.fun

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据

1.导入MNIST数据集 直接使用fetch_mldata会报错,错误信息是python3.7把fetch_mldata方法移除了,所以需要单独下载数据集从这个网站上下载数据集: https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/mldata/mnist-original.mat 使用如下方法获取路径: from sklearn.datasets.base import get_data_home print (get_data

提到人工智能(Artificial Intelligence,AI),大家都不会陌生,在现今行业领起风潮,各行各业无不趋之若鹜,作为技术使用者,到底什么是AI,我们要有自己的理解. 目前,在人工智能中,无可争议的是深度学习占据了统治地位,,其在图像识别,语音识别,自然语言处理,无人驾驶领域应用广泛. 如此,我们要如何使用这门技术呢?下面我们来一起了解"多层感知器",即MLP算法,泛称为神经网络. 神经网络顾名思义,就像我们人脑中的神经元一样,为了让机器来模拟人脑,我们在算法中设置一个个

liner classifiers 逻辑回归用在2分类问题上居多.它是一个非线性的回归模型,其最大的好处恰恰是可以解决二元类问题,目前在金融行业,基本都是使用Logistic回归来预判一个用户是否为好客户,因为它还弥补了其他黑盒模型(SVM.神经网络.随机森林等)不具解释性的缺点.知乎 1.logistic 逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法.通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值(像二进制值0/1,是/否,真/假).简单来说,它就是通过拟合一个逻辑函数(logit fuctio

IMDB数据集是Keras内部集成的,初次导入需要下载一下,之后就可以直接用了. IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论,该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论,训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价.该数据集已经经过预处理:评论(单词序列)已经被转换为整数序列,其中每个整数代表字典中的某个单词.加载数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (t

什么是二分类问题? 二分类问题就是最终的结果只有好或坏这样的一个输出. 比如,这是好的,那是坏的.这个就是二分类的问题. 我们以一个电影评论作为例子来进行.我们对某部电影评论的文字内容为好评和差评. 我们使用IMDB 数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的 50 000 条严重两极分化的评论.数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论,训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论. 加载数据集 import tensorflow.k

摘要:本文中我们介绍的 AnimeGAN 就是 GitHub 上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具,可以实现快速的动画风格迁移. 本文分享自华为云社区<AnimeGANv2 照片动漫化:如何基于 PyTorch 和神经网络给 GirlFriend 制作漫画风头像?[秋招特训]>,作者:白鹿第一帅 . 前言 将现实世界场景的照片转换为动漫风格图像的方法,这是计算机视觉和艺术风格转换中一项有意义且具有挑战性的任务,而本文中我们介绍的 AnimeGAN 就是 GitHub 上一款爆火的二次元漫画风格迁

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生.现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生.该分类器从中选出了50人,其中20个女生,30个男生. 准确率是指分类器正确分类的比例.正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例.例如分类器正确识别了20个女生和50个男生,正确识别的样本数是70个,因此该分类器的准确

线性回归及sgd/bgd的介绍: 监督学习--随机梯度下降算法(sgd)和批梯度下降算法(bgd) 训练数据形式:          (第一列代表x1,第二列代表 x2,第三列代表 数据标签 用 0/1表示) 训练函数形式:            y = sigmod(w0+w1*x1+w2*x2) 通过训练函数就能够得到参数列向量θ([θ0,θ1,-θn]^T),当输入样本列向量x([x0,x1,-,xn]),那么我们对样本x分类就可以通过上述公式计算出一个概率,如果这个概率大于0.5,我们就