使用MXNet远程编写卷积神经网络用于多标签分类

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使用MXNet远程编写卷积神经网络用于多标签分类

最近试试深度学习能做点什么事情.MXNet是一个与Tensorflow类似的开源深度学习框架,在GPU显存利用率上效率高,比起Tensorflow显著节约显存,并且天生支持分布式深度学习,单机多卡.多机多卡支持丰富,拥有着良好的技术架构.目前是亚马逊AWS的官方深度学习框架.由于其团队以MXNet产品本身为先,所以文档资料较少.现在还稍微多了一点. 1. 搭建Jupyter notebook远程开发环境 Jupyter notebook支持python.R.shell等等,功能非常全面.基于Ju…

tensorflow学习之（十）使用卷积神经网络（CNN）分类手写数字0-9

#卷积神经网络cnn import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据包,如果没有自动下载 number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #用测试集来评估神经网络的准确度 def computer_accuracy(v_xs,v_ys): global pre…

深度卷积神经网络用于图像缩放Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks

This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning based problems, one of which was Image Upscaling. This post will show some preliminary results, discuss our model and its possible applications to Flipboa…

卷积神经网络用于视觉识别Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Layers to Convolutional Layers ConvNet Architectures Layer Patterns Layer Sizing Patterns C…

Pytorch搭建卷积神经网络用于MNIST分类

import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F EPOCH = 1000 BATCH_SIZE = 128 LR = 0.001 DOWNLOAD_MNIST = False…

CNN卷积神经网络在自然语言处理的应用

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process…

基于卷积神经网络CNN的电影推荐系统

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就…