原创文章-转载请注明出处哦.其他部分内容参见以下链接- GraphSAGE 代码解析(一) - unsupervised_train.py GraphSAGE 代码解析(二) - layers.py GraphSAGE 代码解析(四) - models.py 1. class MeanAggregator(Layer): 该类主要用于实现 1. __init__() __init_() 用于获取并初始化成员变量 dropout, bias(False), act(ReLu), concat(Fa

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

最近由于项目需要用到caffe,学习了下caffe的用法,在使用过程中也是遇到了些问题,通过上网搜索和问老师的方法解决了,在此记录下过程,方便以后查看,也希望能为和我一样的新手们提供帮助. 顺带附上老师写的教程 安装Caffe并运行Mnist例程 我主要参考了这篇教程:Mac极简安装Caffe并训练MNIST.然后进行了examples文件夹里的Mnist的训练,期间并没有碰到什么问题. 将图片转换为LMDB文件 Mnist中已经给出了现成的LMDB数据文件,在实际项目中,需要我们将图片文件转换

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Reshape from keras.layers.core import Activation from keras.layers.normalization import BatchNormalization from keras.layers.convolutional import UpSampling2D

keras框架的MLP手写数字识别MNIST 代码: # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import pandas as pd from keras.utils import np_utils np.random.seed(10) # In[2]: from keras.datasets import mnist # In[3]: (x_train_image,y_train_label),(x_test_image,y_test_label

0. 前言 本文翻译自博客: iamtrask.github.io ,这次翻译已经获得trask本人的同意与支持,在此特别感谢trask.本文属于作者一边学习一边翻译的作品,所以在用词.理论方面难免会出现很多错误,假如您发现错误或者不合适的地方,可以给我留言,谢谢! --- 2016.7.26 UPDATE --- 不涉及商业用途无须告知本人即可转载,但请注明出处! 原文地址:blog.csdn.net/zzukun/article/details/49968129 --- 1. 概要 我的最佳

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation#全连接层 import ma

一.手写数字识别 现在就来说说如何使用神经网络实现手写数字识别. 在这里我使用mind manager工具绘制了要实现手写数字识别需要的模块以及模块的功能:  其中隐含层节点数量(即神经细胞数量)计算的公式(这只是经验公式,不一定是最佳值): m=n+l−−−−√+am=n+l+a  m=log2nm=log2⁡n  m=nl−−√m=nl  m: 隐含层节点数 n: 输入层节点数 l:输出层节点数 a:1-10之间的常数 本例子当中: 输入层节点n:784 输出层节点:10 (表示数字 0 ~

数据准备 课程中获取数据的方法是从库中直接load_data from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 我尝试了一下,报这样的错误:[WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接.so,我就直接去官网下载了数据集:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/.该数据下载后得到的是idx格式数据,具体处理方法参考了这篇博

一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好 第五步:建议只选择第二个 第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt

说的再好,也不如实际行动,今天手写了一个RNN,没有使用Numpy库,自己写的矩阵运算方法,由于这也只是个学习用的demo,所以矩阵运算那一部分写的比较丑陋,见笑了. import com.mylearn.hw.Process as pr class RNN(object): def __init__(self , input_dim , hidden_dim , output_dim , alpha): self.input_dim = input_dim; self.hidden_dim =

原创文章-转载请注明出处哦.其他部分内容参见以下链接- GraphSAGE 代码解析(一) - unsupervised_train.py GraphSAGE 代码解析(三) - aggregators.py GraphSAGE 代码解析(四) - models.py 1 # global unique layer ID dictionary for layer name assignment 2 _LAYER_UIDS = {} 3 4 def get_layer_uid(layer_name

原创文章-转载请注明出处哦.其他部分内容参见以下链接- GraphSAGE 代码解析(二) - layers.py GraphSAGE 代码解析(三) - aggregators.py GraphSAGE 代码解析(四) - models.py GraphSAGE代码详解 example_data: 1. toy-ppi-G.json 图的信息 { directed: false graph : { {name: disjoint_union(,) } nodes: [ { test: fals

参考: 原视频:李宏毅机器学习-Keras-Demo 调参博文1:深度学习入门实践_十行搭建手写数字识别神经网络 调参博文2:手写数字识别---demo(有小错误) 代码链接: 编程环境: 操作系统:win7 - CPU anaconda-Python3-jupyter notebook tersonFlow:1.10.0 Keras:2.2.4 背景: 视频里宝可梦大师提供的部分参数设置不能得到好的结果,这里记录一下后续调参 1-载入数据报错的问题: 载入数据运行时报错:[WinError 1

转自:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/2-2-classifier/#测试模型 下载数据: # download the mnist to the path '~/.keras/datasets/' if it is the first time to be called# X shape (60,000 28x28), y shape (10,000, )(X_train, y_train), (X_t

在之前的一章中我们讲到的keras手写数字集的识别中,所使用的loss function为‘mse’,即均方差.那我们如何才能知道所得出的结果是不是overfitting?我们通过运行结果中的training和testing即可得知. 源代码与运行截图如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/9/9 13:23 # @Author : BaoBao # @Mail : baobaotql@163.com #

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/

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似

深度学习界的Hello Word程序:MNIST手写数字体识别 learn from(仍然是李宏毅老师<机器学习>课程):http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers im

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是