matplotlib可视化 构件图形 用散点图描述真实数据之间的关系(plt.ion()用于连续显示) # plot the real data fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(x_data, y_data) plt.ion()#本次运行请注释,全局运行不要注释 plt.show() 接下来我们来显示预测数据 每隔50次训练就刷新一次图形 用红色宽度为5的线条来显示我们的预测数据与输入数据之间的关系 并暂停0.1

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后,在神经网络训练的过程中,迭代输出的log信息中,一般包括,迭代次数,训练损失代价,测试损失代价,测试精度等.本文提供一段示例,简单讲述如何绘制训练曲线(training curve). 首先看一段训练的log输出,网络结构参数的那段忽略,直接跳到训练迭代阶段: I0627 21:30:06.0043

原文:WPF使用DynamicDataDisplay.dll显示CPU及内存使用曲线 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/wangshubo1989/article/details/46875243 DynamicDataDisplay.dll是一个添加动态数据到您的Silverlight或WPF应用程序交互的可视化控件.它允许创建线图,气泡图,热图和其他复杂的二维图,这是非常常见的科学软件. DynamicDataDisplay s

代码里面用tensorboard保存了训练的日志在logs目录里面 用tensorboard命令打开日志目录:tensorboard --logdir="./logs/" 会显示一个网址: TensorBoard 1.6.0 at http://bnrcDL:6006 (Press CTRL+C to quit) 直接在浏览器打开就好了 但远程访问不能这样: 注意不要去输入终端弹出的网址,要用上面这个网址 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/art

本文英文原文出自这里, 这个博客里面的内容是Java开源, 分布式深度学习项目deeplearning4j的介绍学习文档. 简介: 一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值. 典型的神经网络在分类方面的应用, 会在网络的最后一层使用逻辑回归分类器(之类)的将连续(continue)的值转换成为离散值如: 0/1, 比如, 给定一个人的身高, 体重, 以及年龄, 你可以给出

对于pytorch的深度学习框架,在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步: 1.载入原始数据 2.构建具体神经网络 3.进行数据的训练 4.数据测试和验证 pytorch神经网络的数据载入,以MINIST书写字体的原始数据为例: import torch import matplotlib.pyplot as  plt def plot_curve(data): fig=plt.figure() plt.plot(range(len(data)),data,color="blue"

卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络的训练过程分为两个阶段.第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段,即前向传播阶段.另外一个阶段是,当前向传播得出的结果与预期不相符时,将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段,即反向传播阶段.训练过程如图4-1所示.训练过程为: 1.网络进行权值的初始化: 2.输入数据经过卷积层.下采样层.全连接层的向前传播得到输出值: 3.求出网络的输出值与目标值之间的误差: 4.当误差大于我们的期望值时,将误差传回网络中,依次求得全连接层,下采样层,卷积层的误差.各层的

Deep Learning 用逻辑回归训练图片的典型步骤. 笔记摘自:https://xienaoban.github.io/posts/59595.html 1. 处理数据 1.1 向量化(Vectorization) 将每张图片的高和宽和RGB展为向量,最终X的shape为 (height*width*3, m) . 1.2 特征归一化(Normalization) 对于一般数据,使用标准化(Standardization) \(X_{scale} = \frac{(X(axis=0) -

load spectra_data.mat plot(NIR') title('Near infrared spectrum curve—Jason niu') temp = randperm(size(NIR,1)); P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)'; P_test = NIR(temp(51:end),:)'; T_test = octane(temp(51:end),:)'; N = size(P_

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如

Hinton胶囊网络后最新研究:用“在线蒸馏”训练大规模分布式神经网络 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 457 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 新智元报道 来源:arXiv 编译:肖琴.克雷格 [新智元导读]深度学习领域的大牛.多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作.今天我们介绍的是Hinton作为作者之一,谷歌大脑.DeepMind等的研究人员提交的distillat

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率.这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试. 1.获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便.关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔. mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) 2.模型基本结构 本次采用的训练模型为三层神经网络结构,输入层节点数与MNIST一行数据的长度一

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记1(上) 一.常用激活函数 每个激活函数(或非线性函数)的输入都是一个数字,然后对其进行某种固定的数学操作.下面是在实践中可能遇到的几种激活函数: ———————————————————————————————————————— 左边是Sigmoid非线性函数,将实数压缩到[0,1]之间.右边是tanh函数,将实数压缩到[-1,1]. ———————————————————————————————————————— 1.Sigmoid sigmoid非线性函

第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A

第一眼看到逻辑回归(Logistic Regression)这个词时,脑海中没有任何概念,读了几页后,发现这非常类似于神经网络中单个神经元的分类方法. 书中逻辑回归的思想是用一个超平面将数据集分为两部分,这两部分分别位于超平面的两边,且属于两个不同类别(和SVM的想法有些相似),如下图: 因此,一般的逻辑回归只能处理两分类问题,同时两个类别必须是线性可分的.对于线性不可分问题,在SVM中,可以使用核函数升维的方式解决,不过那都是后话了.还是先看看逻辑回归吧. 一.Sigmoid函数 了解神经网络

http://blog.csdn.net/real_myth/article/details/52273930 卷积神经网络(CNN)新手指南 2016-07-29 18:22 Blake 1条评论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)新手指南 引言 卷积神经网络:听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合,但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新.2012年神经网络开始崭露头角,那一年Alex Krizhevskyj在Imag