转载:火烫火烫的 个人觉得BP反向传播是深度学习的一个基础,所以很有必要把反向传播算法好好学一下 得益于一步一步弄懂反向传播的例子这篇文章,给出一个例子来说明反向传播 不过是英文的,如果你感觉不好阅读的话,优秀的国人已经把它翻译出来了. 一步一步弄懂反向传播的例子(中文翻译) 然后我使用了那个博客的图片.这次的目的主要是对那个博客的一个补充.但是首先我觉得先用面向过程的思想来实现一遍感觉会好一点. 随便把文中省略的公式给大家给写出来.大家可以先看那篇博文 import numpy as np #

由于之前看的深度学习的知识都比较零散,补一下吴老师的课程希望能对这块有一个比较完整的认识.课程分为5个部分(粗体部分为已经看过的): 神经网络和深度学习 改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化 结构化机器学习项目 卷积神经网络 序列模型 第 1 部分讲的是神经网络的基础,从逻辑回归到浅层神经网络再到深层神经网络. 一直感觉反向传播(Back Propagation,BP)是这部分的重点,但是当时看的比较匆忙,有些公式的推导理解的不深刻,现在重新回顾一下,一是帮助自己梳理思路加深理解,二是记

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和

Matlab和Python都有一些关于深度学习的开源的解决方案(caffe\DeepMind\TensorFlow),基于哪个开展应用研究好?

Python实战及机器学习(深度学习)技术 一,时间地点:2020年01月08日-11日 北京(机房上课,每人一台电脑进行实际案例操作,赠送 U盘拷贝资料及课件和软件)二.课程目标:1.python基础学习 2.人工智能与机器学习理论及实战3.回归算法 4.KNN分类算法5.决策树算法 6.集成算法与随机森林7.K-means聚类算法 8.支持向量机SVM9.泰坦尼克号获救预测案例 10.深度学习基础-神经网络介绍11.Tensorflow基础应用 12.卷积神经网络CNN应用13.长短时记忆网

前言 最近由于疫情被困在家,于是准备每天看点专业知识,准备写成博客,不定期发布. 博客大概会写5~7篇,主要是"解剖"一些深度学习的底层技术.关于深度学习,计算机专业的人多少都会了解,知道Conv\Pool的过程,也看过论文,做过实验或是解决方案.在写的各种卷积网路 时候,有没有问问自己:这些网络到底是怎么"运作"起来的?如果自己要实现一个具备基本功能的神经网络应该怎么去实现? 知道事物的表面现象,不知事物的本质及其产生的原因是一件很可悲的事情,正如鲁迅所说:Wha

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] 1. 分享个人对于人工智能领域的算法综述:如果你想开始学习算法,不妨先了解人工智能有哪些方向? 1.1 机器学习综述 1.2 深度学习综述 1.3 强化学习综述 1.4 知识图谱综述 1.5 对接其他前沿技术 2. 分享个人对于新手入门学习路线和学习资源的推荐 2.1 python编程学习路线及笔记 2.2 机器学习专题学习路线及笔记 2.3 深度学习专题学习路线及笔记 2.

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.9

import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim # 加载通过TensorFlow-Slim定义好的inception_v3模型. import tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.incepti

import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 FC_SIZE = 512 def inference(input_tensor, train, regularizer): with tf.variable_s

http://playground.tensorflow.org/

import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b") result = a + b print(result) import tensorflow as tf g1 = tf.Graph() with g1.as_default(): v = tf.get_variable("v", [1], init

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR本科生 王宇轩 声明:我们将在每周一,周四 定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. 使用神经网络识别手写数字 反向传播算法是如何工作的 热身:一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法 关于损失函数的两个假设 Hadamard积 反向传播背后的四个基

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Leraning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR硕士生 徐伟 (https://github.com/memeda) 声明:我们将在每周一,周四,周日定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. “本文转载自[哈工大SCIR]微信公众号,转载已征得同意.” 使用神经网络识别手写数字 感知机 sigmo

30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试. 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化 正向传播 误差评估 反向传播 更新权值 主要是根据反向传播的4个基本方程,利用Python实现神经网络的反向传播. 初始化 首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork, class NeuralNetwork: def __init__(self,layers,alpha=0.1): self.W = []

这两天为了搭载深度学习的Python架构花了不少功夫,但是Theano对Python以及nunpy的版本都有限制,所以只能选用版本较新的python和nunpy以确保不过时.但是最新版Python和最新版numpy有点不完善,很多安装步骤都要在命令行里完成,所以花了我很多时间,为了祭奠我安装numpy逝去的青春,特写此日志,确保以后的青春不再逝去.    先说说python的安装,我是64位windows系统.所以选用的是https://www.python.org/downloads/rele