计算梯度 现在让我们使用Theano来完成一个稍微复杂的任务:创建一个函数,该函数计算相对于其参数x的某个表达式y的导数.为此,我们将使用宏T.grad.例如,我们可以计算相对于的梯度 import theano import numpy as np import theano.tensor as T from theano import pp x=T.dscalar('x') y=x**2 gy=T.grad(y,x) print pp(gy)#输出优化前的梯度 f=theano.functi…

scan函数是theano中的循环函数,相当于for loop.在读别人的代码时第一次看到,有点迷糊,不知道输入.输出怎么定义,网上也很少有example,大多数都是相互转载同一篇.所以,还是要看官方文档. 函数定义如下 output, update = theano.scan(fn, sequences=None, outputs_info=None, non_sequences=None,n_steps=None, truncate_gradient=-1, go_backwards=Fal…

theano中的dimshuffle函数用于对张量的维度进行操作,可以增加维度,也可以交换维度,删除维度. 注意的是只有shared才能调用dimshuffle() 'x'表示增加一维,从0d scalar到1d vector (0, 1)表示一个与原先相同的2D向量 (1, 0)表示将2D向量的两维交换 ('x', 0) 表示将一个1d vector变为一个1xN矩阵 (0, 'x')将一个1d vector变为一个Nx1矩阵 (2, 0, 1) -> AxBxC to CxAxB (2表示第…

译自:http://deeplearning.net/software/theano/extending/graphstructures.html#graphstructures 理解Theano计算原理的关键 建议阅读时间:10分钟 如果不明白内在运行机制,Theano代码的调试工作并非易事.本章就简单介绍了Theano的内部工作机理. 编写Theano code的第一步便是用符号占位符(或符号变量)书写数学表达式.表达式中的操作符包括+,-,**,sum(),tanh()等.所有这些操作符都…

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/multi_cores.html Multi cores support in Theano 一.BLAS 操作 BLAS是一个针对于某些数学上操作的接口,其中包括两个向量.一个向量和一个矩阵.两个矩阵(即,介于向量/矩阵和矩阵/矩阵之间的点积操作).当然有许多这样接口的不同的实现方法,有些还是可以并行的. Theano是想尽可能使用这个接口来保证整体的性能.所以如果想要实现theano的并行…

(1) 定义计算过程中需要的symbolic expression """ 定义相关的symbolic experssion """ # convolution layer的输入,根据theano,它应该是一个4d tensor input = T.tensor4(name='input') # 共享权值W,它的shape为2,3,9,9 w_shp = (2,3,9,9);w_bound = numpy.sqrt(3*9*9) W = thea…

(1) evaluate _lenet5中的导入数据部分 # 导入数据集,该函数定义在logistic_sgd中,返回的是一个list datasets = load_data(dataset) # 从list中提取三个元素,每个元素都是一个tuple(每个tuple含有2个元素,分别为images数据和label数据) train_set_x, train_set_y = datasets[0] #训练集 valid_set_x, valid_set_y = datasets[1] #校验集…

1 class LogisticRegression (object): 2 def __int__(self,...): 3 4 #定义一些与逻辑回归相关的各种函数 5 6 def method1(...): 7 8 9 def method2(...): 10 11 def load_data(dataset): 12 # 如何从硬盘中将数据导入到内存中 13 # 并且,要将导入的数据存储在shared variables中 14 15 def sgd_optimization_mnist(…

import theano.tensor as T x = T.scalar('myvar') myvar = 256 print type(x),x,myvar 运行结果: <class 'theano.tensor.var.TensorVariable'> myvar 256 结果分析:x只是指向myvar,真正的tensor对象是myvar.也就是x>myvar>256…

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/gradients.html Derivatives in Theano 一.计算梯度 现在,让我们使用theano来做稍微更复杂的任务:创建一个函数,用来计算表达式y 关于它的参数x的导数.我们将会用到宏 T.grad .例如,我们可以计算  关于 的梯度.注意: . 下面就是用来计算这个梯度的代码: >>> from theano import pp >>> x…

1. 计算梯度 创建一个函数 \(y\) ,并且计算关于其参数 \(x\) 的微分. 为了实现这一功能,将使用函数 \(T.grad\) . 例如:计算 \(x^2\) 关于参数 \(x\) 的梯度. 注:$ d(x^2)/d(x) = 2 * x$. 以下就是计算该梯度的 Python 代码: import numpy import theano import theano.tensor as T from theano import pp x = T.dscalar('x') y = x *…

Theano是python的一个开源库,其解决大量数据问题时性能更好. 首先,给一个关于theano.function的demo: import theano from theano import tensor as T from theano import shared from theano import function x = T.iscalar('x') # x 为自变量,开头的 i 表示类型,如果开头为'd'则为 double y, z = T.iscalars('y', 'z')…

Transposed Convolution, 也叫Fractional Strided Convolution, 或者流行的(错误)称谓: 反卷积, Deconvolution. 定义请参考tutorial. 此处也是对tutorial中的theano实现做一个总结, 得到一段可用的Deconvolution代码. 反卷积(都这么叫了, 那我也不纠结这个了. )的实现方式之一是前向卷积操作的反向梯度传播过程, 所以在Theano中可使用theano.tensor.nnet.abstract_c…

theano 中的一个函数 sparse_block_dot; Function: for b in range(batch_size): for j in range(o.shape[1]): for i in range(h.shape[1]): o[b, j, :] += numpy.dot(h[b, i], W[iIdx[b, i], oIdx[b, j]]) Image Example Input Parameter - W (iBlocks, oBlocks, iSize, oSiz…

相关讨论 http://tieba.baidu.com/p/3960350008 基于教程http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html LSTM基本原理http://tieba.baidu.com/p/3405569985 GRAVES 教程 http://www.cs.toronto.edu/~graves/preprint.pdf 因为原教程有些不太直观的地方,展开讲一下目的:根据IMDB影评网站扒取的文本,及文本对应的对电影的评分(一颗星到五颗星)作…

一．软件和环境 (1)安装日期2016/12/23: (2)原材料VS2013,cuda-8.0(最好下载cuda7.5,目前theano-0.8.2对cuda-8支持不是很好),Anaconda3-4.2.0(64位): (3)环境为win10. 二．安装步骤 (1)安装VS2013.这个没什么可说的,下载64位版本后就是一路下一步.确定就行,记住安装位置就可以了,我这里的安装目录是D:\software\VS2013: 接着右键我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量,之后编辑系…

Reference:Theano入门三部曲 http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html  (Softmax回归) http://deeplearning.net/tutorial/mlp.html (MLP多层感知器) http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html (简易LeNet卷积神经网络) 为什么要使用Theano? 深度学习最好使用一些库,比如Theano.主要是因为反向传播调整参数时,需要求导.链式…

供大家相互交流和学习,本人水平有限,若有各种大小错误,还请巨牛大牛小牛微牛们立马拍砖,这样才能共同进步!若引用译文请注明出处http://www.cnblogs.com/charleshuang/. 本文译自:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html 文章中的代码截图不是很清晰,可以去上面的原文网址去查看. 1.动机 卷积神经网络(CNN)是多层感知机(MLP)的一个变种模型,它是从生物学概念中演化而来的.从Hubel和Wiesel早期对猫的视觉皮层…

前言 理解李群与李代数,是理解许多SLAM中关键问题的基础.本讲我们继续介绍李群李代数的相关知识,重点放在李群李代数的微积分上,这对解决姿态估计问题具有重要意义. 回顾 为了描述三维空间里的运动,我们使用3$\times $3的旋转矩阵$\mathbf{R}$来描述一个刚体的旋转,并且,用4$\times$4的变换矩阵来描述六自由度的旋转+平移.这两种矩阵在传统的欧氏空间$\mathbb{R}^{3 \times 3}$和$\mathbb{R}^{4 \times 4}$中,不存在加法运算,只有…

\(1.Scan\) 通用的一般形式,可用于循环 减少和映射(对维数循环)是特殊的 \(scan\) 对输入序列进行 \(scan\) 操作,每一步都能得到一个输出 \(scan\) 能看到定义函数的前 \(k\) 个时间结果 给定初始值 \(z=0\), \(sum()\) 函数能扫描计算列表的和 \(z+x(i)\) 通常一个 \(for\) 循环能用 \(scan()\) 表示,\(scan\) 是最接近 \(Theano\) 中表示循环的方式 使用 \(scan\) 表示循环的好处: 迭…

在单GPU下,所有这些工具集都调用cuDNN,因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其性能表现都差不多. Caffe: 1)主流工业级深度学习工具,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe仍然是最流行的工具包,他有很多扩展,但是由于 一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在caffe种图层需要使用C++定义,而网络则使用protobuf定义. 2)caffe支持pycaffe接口,但这仅仅是用来辅助命令行接口的,而即便是是使用pycaffe也必须使用Proto…

这篇文章我想来比较一下Theano和mxnet,Torch(Torch基本没用过,所以只能说一些直观的感觉).我主要从以下几个方面来计较它们: 1.学习框架的成本,接口设计等易用性方面. 三个框架的学习成本在我看来是 Theano>Torch>mxnet 因为Torch底层语言是lua,一种类似python和js的脚本语言,熟悉python或者js的同学学起来应该挺容易(可我偏偏不会脚本语言),但毕竟lua是一种比较小众的语言,所以对于大多数人来说还是需要花费一定的学习成本,因为我实在是没有太…

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…

2016.6.28补充: 不论是实验室的电脑还是我的笔记本,只要是windows下,theano.test()都是不通过的.虽然能使用一些theano中的函数,但是我感觉很不好. 所以还是转Ubuntu了……不要在这种地方瞎折腾了. —————————————————————————————————— 早就听说theano很难安装,这一次算是初步尝试,不知道会不会有其它问题. 0 参考材料 (1)win 8.1 64bit 深度学习theano 安装设置 (2)Windows下安装theano成…

theano 模块 MLP示例,有需要的朋友可以参考下. theano教程Example: MLP: 约定数组为列向量, 层级:将多层传感器定义为一连串的层级,每个层级定义为一个类.类属性包括:权重.偏差矢量.以及计算这一层输出的函数.如果不使用Theano,我们可能希望输出函数会接收一个向量并返回图层的激活来响应输入.然而在Theano中输出函数反而是为了创造能够接收向量并返回图层激活的函数而创建的.因此我们要创建一个在类外部计算图层的激活.Layer类:neural network 的一层用…

Logistic函数 logistic函数的图,其中x在x轴上,s(x)在y轴上. 如果你想对双精度矩阵上的每个元素计算这个函数,这表示你想将这个函数应用到矩阵的每个元素上. 嗯,你是这样做的: x=T.dmatrix('x') s=1/(1+T.exp(-x)) logistic=theano.function([x],s) print logistic([[1,2],[3,4]]) [[ 0.73105858 0.88079708] [ 0.95257413 0.98201379]] 在每个…

让我们开始一个交互式会话(例如使用python或ipython)并导入Theano. from theano import * 你需要使用Theano的tensor子包中的几个符号.让我们以一个方便的名字,例如T导入这个子包(教程将经常使用这个约定). import theano.tensor as T Numpy 机器学习的矩阵惯例 行是水平的,列是垂直的.每一行都是一个样本.因此,inputs[10,5]是10个样本的矩阵,其中每个样本具有维度5.如果这是神经网络的输入,则从输入到第一个隐藏…

导数偏导数的数学定义 参考资料1和2中对导数偏导数的定义都非常明确.导数和偏导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者求偏导只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源库都涉及到标量对向量求导.比如下面这个pytorch的例子. import torch x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True) y = x ** 2 + 2 z = torch.sum(y) z.backward() print(x…

1.Theano中的scan函数 目前先弱弱的认为:相当于symbolic的for循环吧,或者说计算图上的for循环,也可以用来替代repeat-until. 与scan相比,scan_checkpoint减少了内存的使用,只保存最后一步的计算结果. 2.Theano中的shared变量 Variable with Storage that is shared between functions that it appears in.多个函数之间共享存储空间的变量--Theano的共享变量. S…

Theano之使用GPU 英文版本:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html          using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CU…