import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits #from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # load data digits = load_di

在神经网络中经常会用到dropout,大多对于其解释就是dropout可以起到正则化的作用. 一下是我总结的对于dropout的理解.花书上的解释主要还是从模型融合的角度来解释,末尾那一段从生物学角度的解释是在是看不明白. 从模型融合的角度来解释dropout: Dropout提供了正则化一一大类模型的方法.Dropout可以被认为是集成大量的深层神经网络模型的 Bagging方法.通常的Bagging方法是每个模型单独训练的,但是这对于大规模的神经网络来说是不现实的.一般神经网络模型的融合都只

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(1)-- 深度学习的实用层面 1. Train/Dev/Test sets  训练集(Training sets).验证集(Development sets).测试集(Test sets) 之前人们通常设置Train sets和Test sets的数量比例为70%和30%.如果有Dev sets,则设置比例为60%.20%.20%,分别对应Train/Dev/Test sets.这种比例分配在样本数量不是很大的情况下,例如100,1000,1

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再

这是Hinton的第10课 这节课有两篇论文可以作为背景或者课外读物<Adaptive mixtures of local experts>和<Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors>. 一.为什么模型的结合是有帮助的 这部分将介绍为什么当我们进行预测的时候,想要将许多模型结合起来.如果我们只有一个模型,我们不得不对这个模型选择某些能力:如果我们选择的能力太少,那么模型可以

神经结构进步.GPU深度学习训练效率突破.RNN,时间序列数据有效,每个神经元通过内部组件保存输入信息. 卷积神经网络,图像分类,无法对视频每帧图像发生事情关联分析,无法利用前帧图像信息.RNN最大特点,神经元某些输出作为输入再次传输到神经元,可以利用之前信息. xt是RNN输入,A是RNN节点,ht是输出.对RNN输入数据xt,网络计算得输出结果ht,某些信息(state,状态)传到网络输入.输出ht与label比较得误差,用梯度下降(Gradient Descent)和Back-Propag

VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名.本文的主要贡献点就是使用小的卷积核(3x3)来增加网络的深度,并且可以有效提高网络的性能,而且在其他数据集上也有很好的泛化能力. 总结本文,能为网络带来比较好的方法有: 1) 加深网络的深度(网络太深,可能造成过拟合,需要小心): 2) 将较大的卷积核替换为小的卷积核,比如3x3,效果会变好,参数也会降低: 3) 使用1x1卷积,可以为网络增加非线性,某

一.前述 TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面,可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化,本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法. 二.代码 设计一个MLP多层神经网络来训练数据 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data max_steps = 1000#最大迭代次数 learning_rate = 0.001#学习率 dropout =

首先向大家和<TensorFlow实战>的作者说句不好意思.我现在看的书是<TensorFlow实战>.但从TF024开始,我在学习笔记的参考资料里一直写的是<TensorFlow实践>,我自己粗心搞错了,希望不至于对大家造成太多误导. TensorBoard,TensorFlow官方可视化工具.展示模型训练过程各种汇总数据.标量(Scalars).图片(Images).音频(audio).计算图(Graphs).数据分布(Distributions).直方图(Hist

1.为什么正则化可以减少过拟合? //答:可以让模型参数变小,减小模型的方差. 在损失函数中加入正则项,在正则化时,如果参数lamda设置得足够大,那么就相当于权重系数W接近于0 ,就会减少很多隐藏单元的影响,降低模型的复杂度,将模型从过拟合到欠拟合,当然,其中有一个lamda是使模型处于最优中间状态的. 在这个例子中,当lamda增大时,W变小,所以随之Z变小,当激活函数使用Tanh时,若Z小,那么在接近0的区间内,模型就相当于是一个线性函数,模型简化. 2.Dropout(随机失活)正则化

一. LeNet-5 LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络. 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息. 卷积层的参数较少,这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定. LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数:每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元. 数据集:mnist train-images-idx3-ubyte 训练数据图像 (60,000

import osimport kerasimport timeimport numpy as npimport tensorflow as tffrom random import shufflefrom keras.utils import np_utilsfrom skimage import color, data, transform, io trainDataDirList = os.listdir("F:\\MachineLearn\\ML-xiaoxueqi\\fruits\\t

三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named

from datetime import datetime import math import time import tensorflow as tf batch_size=32 num_batches=100 n_output=100 #定义显示节点的函数 def print_activations(t): print(t.op.name, ' ',t.get_shape().as_list()) #定义inference函数:该函数接受图像作为输入,返回最后一层pool5及相关参数 de

首先tensorflow的设计思想就是先把需要用的变量已张量的形式保存, 实际上并没有实质的数值填充. 然后设计网络架构,也仅仅是架构而已, 只能说明数据关系和层与层之间的关系. 真正的数据输入是在主程序入口处,一般如下所示: 看到没,划线部分即为输入! 很多人喜欢用debug调试程序,以获得数据流向,但是对于这些网络确实失败的,因为你啥也看不到. 那么tensorflow就引入了tensorboard这个显示页面,可以让你清晰的观察数据之间的关系,以及数据特点,举个例子如下: 拟合x与y的关系

DeepFM integrates the architectures of FM and deep neural networks (DNN). It models low-order feature interactions like FM(二阶组合特征) and models high-order feature interactions like DNN(高阶组合特征). FM部分和Deep部分输入的特征一样,都是one-hot后的特征,共享同一个embedding层,cvr类型的特征需

用于大尺度图片识别的非常深的卷积网络 使用一个带有非常小的(3*3)的卷积核的结构去加深深度,该论文的一个十分重要的改进就是它将卷机网络的深度增加到了16-19层,且可以用于比较大224*224的图片当中 其最大的特点就是采用了大量卷积核尺寸为3*3的卷积层,小尺寸的卷积核可以大大减少计算量.其网络层数从11层到19层不等,主要由卷积层.池化层和全连接层组成,这一点延续了AlexNet的特点.该网络最后几层采用的是全连接层,而且全连接层的输出节点很大(4096),这种设计虽然对提升模型效果有帮助

数据库下载:LIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-label 一.机器学习模型的参数 模型所需的参数格式,有些为:LabeledPoint. # $example on$ def parse(lp): label = float(lp[lp.find('(') + 1: lp.find(',')]) vec = Vectors.dense(lp[lp.find('[') + 1: lp.find(']')].split(','))

GCN代码分析   1 代码结构 . ├── data // 图数据 ├── inits // 初始化的一些公用函数 ├── layers // GCN层的定义 ├── metrics // 评测指标的计算 ├── models // 模型结构定义 ├── train // 训练 └── utils // 工具函数的定义 utils.py def parse_index_file(filename) # 处理index文件并返回index矩阵 def sample_mask(idx, l) #创

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/