今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 (前文传送门) 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下: # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 一.SGD方法 我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法.就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不

1.BP neural network optimized by PSO algorithm on Ammunition storage reliability prediction 文献简介文献来源:https://ieeexplore.ieee.org/document/8242856 文献级别:EI检索 摘要:Storage reliability of the ammunition dominates the efforts in achieving the mission reliab

一.完善常用概念和细节 1.神经元模型: 之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x,用数学表达式即,但这样的结构不够完善. 完善的结构需要加上偏置,并加上激励函数.用数学公式表示为:.其中f为激励函数. 神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成的. 2.激活函数 引入非线性激活因素,提高模型的表达力. 常用的激活函数有: (1)relu函数,用 tf.nn.relu()表示 (2)sigmoid函数,用 tf.nn.sigmoid()表示 (3)tanh函数,用 tf.nn.tan

软件负载均衡一般通过两种方式来实现:基于操作系统的软负载实现和基于第三方应用的软负载实现.LVS就是基于Linux操作系统实现的一种软负载,HAProxy就是开源的并且基于第三应用实现的软负载. HAProxy相比LVS的使用要简单很多,功能方面也很丰富.当 前,HAProxy支持两种主要的代理模式:"tcp"也即4层(大多用于邮件服务器.内部协议通信服务器等),和7层(HTTP).在4层模式 下,HAProxy仅在客户端和服务器之间转发双向流量.7层模式下,HAProxy会分析协议,

图的集合视图 graph包含三个基本的类集合视图: val vertices: VertexRDD[VD] val edges: EdgeRDD[ED] val triplets: RDD[EdgeTriplet[VD, ED]],即可理解为:RDD(srcId,srcAttr,dstId,dstAttr,attr) 在对graph的某个视图作map/filter操作时,可以使用case表达式来匹配对应的元素,如:graph.edges.filter { case Edge(src, dst,

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-

预处理 离散化 等值分箱 等量分箱 独热 one-hot 标准化 最小最大 min-max z-score l2 标准化 归一化 特征选择 ANOVA 信息增益/信息增益率 模型验证 评价指标 回归 MSE R 方 分类 准确率 精确率 召回率 F1 得分 宏平均 F1 微平均 F1 聚类 互信息 轮廓距离 交叉验证 K 折 网格搜索 最优化方法 梯度下降 随机梯度下降 SGD 牛顿法/拟牛顿法 动量法 RMSProp Adam 传统机器学习 基本概念 欠拟合/过拟合 距离 汉明距离 曼哈顿距离

TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2

  软件负载均衡一般通过两种方式来实现:基于操作系统的软负载实现和基于第三方应用的软负载实现.LVS就是基于Linux操作系统实现的一种软负载,HAProxy就是开源的并且基于第三应用实现的软负载. HAProxy相比LVS的使用要简单很多,功能方面也很丰富.当 前,HAProxy支持两种主要的代理模式:"tcp"也即4层(大多用于邮件服务器.内部协议通信服务器等),和7层(HTTP).在4层模式 下,HAProxy仅在客户端和服务器之间转发双向流量.7层模式下,HAProxy会分析协

这篇博客针对的AndrewNg在公开课中未讲到的,线性回归梯度下降的学习率进行讨论,并且结合例子讨论梯度下降初值的问题. 线性回归梯度下降中的学习率 上一篇博客中我们推导了线性回归,并且用梯度下降来求解线性回归中的参数.但是我们并没有考虑到学习率的问题. 我们还是沿用之前对于线性回归形象的理解:你站在山顶,环顾四周,寻找一个下山最快的方向走一小步,然后再次环顾四周寻找一个下山最快的方向走一小步,在多次迭代之后就会走到最低点.那么在这个理解中,学习率其实是什么呢?学习率就是你走的步子有多长. 所以

tensorflow学习笔记(4)-学习率 首先学习率如下图 所以在实际运用中我们会使用指数衰减的学习率 在tf中有这样一个函数 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 首先看下它的数学表达式:decayed_learing_rate=learing_rate*decay_rate^(gloabl_steps/decay_

总结对比下\(L_1\) 损失函数,\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损失函数的优缺点. 均方误差MSE (\(L_2\) Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值\(f(x)\) 与真实样本值\(y\) 之间差值平方的平均值,其公式如下 \[ MSE = \frac{\sum_{i=1}^n(f_{x_i} - y_i)^2}{n} \] 其中,\(y_i\)和\(f(x_i)\)分别表示第\(i\)个样本的真实值及其

Libo1575899134@outlook.com Libo (原创文章,转发请注明作者) 本文章主要介绍Gan的应用篇,3,主要介绍图像应用,4, 主要介绍文本以及医药化学其他领域应用 原理篇请看上两篇 https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/11167804.html https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/11169198.html ------------------------------------------

记录内容来自<Tensorflow实战Google一书>及MOOC人工智能实践 http://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003 --梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值, 反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法. 从而神经网络模型在训练数据的孙师函数尽可能小. --反向传播算法是训练神经网络的核心算法, 它可以跟据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值, 从而使神经网络模型在训练数据集上的损失

Keepalived简介 是什么? keepalived是一个类似于layer3, 4 & 5交换机制的软件,也就是我们平时说的第3层.第4层和第5层交换.Keepalived的作用是检测web服务器的状态,如果有一台web服务器死机,或工作出现故障,Keepalived将检测到,并将有故障的web服务器从系统中剔除,当web服务器工作正常后Keepalived自动将web服务器加入到服务器群中,这些工作全部自动完成,不需要人工干涉,需要人工做的只是修复故障的web服务器. 类似的HA工具还有h

原文地址(英文) 积分图 是 [Crow(1984 年)] 提出的用于提高多尺度透视投影中纹理的渲染速度的一种技术. 积分图最流行的应用是 快速归一化互相关 (fast normalized cross-correlation), Viola-Jones 目标检测框架, SURF 变换( Speeded Up Robust Feature). 本章介绍的是积分图在基本的块统计滤波器中的应用. 均值 随机变量 \(X=\{x_1,\dots,x_n\}\) 的离散分布的均值 \(\mu(X)\)

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点.损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度.我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近.通常可以使用梯度下降

catalogue . TF-IDF . 基于空间向量的余弦算法 . 最长公共子序列 . 最小编辑距离算法 . similar_text . local sensitive hash 局部非敏感哈希 . SSDEEP Hash . K-means聚类算法 . 二分K-means算法 1. TF-IDF Relevant Link: http://qianxunniao.iteye.com/blog/1831780 2. 基于空间向量的余弦算法 将分词后的词频作为向量分量,将每个文件转化为一个向量

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标. 简介:https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio PSNR是最普遍和使用最为广

今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-