之前一直用theano训练样本,最近需要转成c或c++实现.在网上参考了一下其它代码,还是喜欢c++.但是看了几份cpp代码之后,发现都多少有些bug,很不爽.由于本人编码能力较弱,还花了不少时间改正.另外又添加了写权值和读权值的功能,可以保存训练的结果.下面是代码实现的基本功能描述. 问题描述: 用cpp重写mlp,即普通的多层神经网络.需要实现多个隐藏层与输出层互连,分类层采用softmax分类. 测试例子: 测试例子为自己构造,将3位二进制转为10进制有8中可能,我分别让它们对应label

DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解 @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于Python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的gith

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,

@author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 转载:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介.

用CNN及MLP等方法识别minist数据集 2017年02月13日 21:13:09 hnsywangxin 阅读数:1124更多 个人分类: 深度学习.keras.tensorflow.cnn   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 =

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1  多层感知器MLP(multilayer perception) 1.1.1          多层感知器的结构 除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构.,假设输入层用向量X表示,则隐藏层的输出就是 f (W1X+b1),W1是权重(也叫连接系数),b1是偏置,函数f 可以是常用的

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

这里做了一些小的修改,感谢谷歌rd的帮助,使得能够统一处理dense的数据,或者类似文本分类这样sparse的输入数据.后续会做进一步学习优化,比如如何多线程处理. 具体如何处理sparse 主要是使用embedding_lookup_sparse,参考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/342 两个文件 melt.py binary_classification.py 代码和数据已经上传到 https://github.com/ch

前言: 作为一个深度学习的重度狂热者,在学习了各项理论后一直想通过项目练手来学习深度学习的框架以及结构用在实战中的知识.心愿是好的,但机会却不好找.最近刚好有个项目,借此机会练手的过程中,我发现其实各大机器学习以及tensorflow框架群里的同学们也有类似的问题.于是希望借项目之手分享一点本人运行过程中的理解以及经验,希望在有益大家工作的基础上抛砖引玉,得到行业内各位专业人士的批评指点,多谢大家支持! 第一章博客我将会分为两个部分,这一部分将讲述Word2Vec在tensorflow中官方提供

1/先解释下CNN的过程: 首先对一张图片进行卷积,可以有多个卷积核,卷积过后,对每一卷积核对应一个chanel,也就是一张新的图片,图片尺寸可能会变小也可能会不变,然后对这个chanel进行一些pooling操作. 最后pooling输出完成,这个算作一个卷积层. 最后对最后一个pooling结果进行一个简单的MLP的判别其就好了 2.代码分步: 2.1 W and bias:注意不要将一些W设为0,一定要注意,这个会在后面一些地方讲到 #注意不要将一些W设为0,一定要注意,这个会在后面一些地

神经网络构建好,训练不出好的效果怎么办?明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么?可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/),说好的足够多的数据(https://en.wikipedia.org/wiki/Occam's_razor),仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性呢(当然不是我说的),怎么感觉不出来呢? 很直观,因为神经网络可以随意设计,先验假设较少,参数多,超参数更多,那模型的自由度就非常高了,精心设计对于新手就

模型结构 首先是模型图: 传统的注意力机制无法保存多层原始的特征,根据DenseNet的启发,作者将循环网络的隐层的输出与最后一层连接. 另外加入注意力机制,代替原来的卷积.由于最后的特征维度过大,加入AE降维. Word Representation Layer 层 自然语言的任务首先就是输入层,对每个词的one-hot表示进行embedding, 这几个公式很好理解,首先作者将词的embedding分为两部分,一部分参与训练,即EtrEtr,另一部分是固定不动的,即EfixEfix, cp:

一.符号分类 符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 我们定义了符号变量A, 符号变量B, 生成了符号变量C, 其中, A, B为参数节点, C为内部节点! mxnet.symbol.Variable可以生成参数节点, 用于表示计算时的输入. 二.常用符号方法 一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 关联节点查看 list_arguments()用来检查计算图的输入参数; list_outputs()返回此Symbol的所有输出,输出的自动命名遵循一定的规

RNN入门学习 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49095371 作者:hjimce 一.相关理论 RNN(Recurrent Neural Networks)中文名又称之为:循环神经网络(原来还有一个递归神经网络,也叫RNN,搞得我有点混了,菜鸟刚入门,对不上号).在计算机视觉里面用的比较少,我目前看过很多篇计算机视觉领域的相关深度学习的文章,除了OCR.图片标注.理解问答等这些会把CNN和RNN结合起来,其它的很少见到.RNN

Progressive NN Progressive NN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的.思路就是说我不能忘记第一个任务的网络,同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务. 为了不忘记之前的任务,他们的方法简单暴力:对所有的之前任务的网络,保留并且fix,每次有一个新任务就新建一个网络(一列). 而为了能使用过去的经验,他们同样也会将这个任务的输入输入进所有之前的网络,并且将之前网络的每一层的输出,与当前任务的网络每一层的输出一起输入下一层. 每次有一个新的任务,就重新添加一列,然

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这

一.循环神经网络简介 循环神经网络,英文全称:Recurrent Neural Network,或简单记为RNN.需要注意的是,递归神经网络(Recursive Neural Network)的简写也是RNN,但通常RNN指循环神经网络.循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络.它与其他神经网络的不同是,RNN可以更好的去处理序列的信息,即认准了前后的输入之间存在关系.在NLP中,去理解一整句话,孤立的理解组成这句话的词显然是不够的,我们需要整体的处理由这些词连接起来的整个序列. 如:(1)

在我们在MXnet中定义好symbol.写好dataiter并且准备好data之后,就可以开开心的去训练了.一般训练一个网络有两种常用的策略,基于model的和基于module的.今天,我想谈一谈他们的使用. 一.Model 按照老规矩,直接从官方文档里面拿出来的代码看一下: # configure a two layer neuralnetwork data = mx.symbol.Variable('data') fc1 = mx.symbol.FullyConnected(data, na

多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构,如下图: 从上图可以看到,多层感知机层与层之间是全连接的(全连接的意思就是:上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接).多层感知机最底层是输入层,中间是隐藏层,最后是输出层. 输入层没什么好说,你输入什么就是什么,比如输入是一个n维向量

1,Python作为一门编程语言开发效率快,运行效率被人诟病,但是Python核心部分使用c/c++等更高效的语言来编写的还有强大的numpy, padnas, matplotlib,scipy库等应用,在一定程度上解决了Python的运行效率问题 2,搭建Python开发平台 .5555666600Python的科学计算发行版---Anaconda Anaconda的特点如下: 包含了众多流行的科学.数学.工程 .数据分析的Python包 完全开源免费 额外的加速.优化是收费的,但对于学术用途

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这