BP神经网络是深度学习的重要基础,它是深度学习的重要前行算法之一,因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要.接下来,我们对原理和实现展开讨论. 1.原理  有空再慢慢补上,请先参考老外一篇不错的文章:A Step by Step Backpropagation Example 激活函数参考:深度学习常用激活函数之— Sigmoid & ReLU & Softmax 浅显易懂的初始化:CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记 2 有效的Trick:神经网络训练中的Tricks之高效BP(

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7416551.html 参考网址: http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/53004903 前段时间用过,结果今天用,又忘了怎么正常显示loss之类的了.测试了一下,能用了,所以还是记一下吧,免得再忘了... 假设程序所在文件夹为/home/xxx/code/train,保存的结果位于/home/xxx/code/train/result.里面

SAP BP显示供应商账户组时候的怪现象 BP事务代码显示某个vendor的时候,笔者发现对于账户组字段选项列表里,不显示当前vendor的account group. 如下图,该供应商的account group是4000, 试图去看account group的选择列表, 账户组4000不在里面. 换个不同account group的vendor去看主数据,该供应商account group 是2000,它也不在account group字段选项列表里, 而账户组4000却显示了出来,如上图.

BP算法从原理到实践 反向传播算法Backpropagation的python实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻,现在想通过这篇博文缕清一下思路.自身才疏学浅欢迎各位批评指正. 参考文献 李宏毅深度学习视频 The original location of the code 关于反向传播算法的用途在此不再赘述,这篇博文主要是理解形象化理解反向传播算法与python进行实

最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指正. 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示. 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值.从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小.而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该位置对应的导数大于0),w = w – a 就能够让 w 的值减小,循环求导更新w直到 J(w) 取得最小值.如果

全文参考<机器学习>-周志华中的5.3节-误差逆传播算法:整体思路一致,叙述方式有所不同: 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法: 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n\}\),反向传播算法使用数据集中的每一个样本执行前向传播,之后根据网络的输出与真实标签计算误差,利用误差进行反向传播,更新权重: 使用一个样本\((x, y)\),其中\(x=(x_1, x_2, \cdots,

no display name and no $DISPLAY environment variable ============================ @Neil's answer is one (perfectly valid!) way of doing it, but you can also simply call matplotlib.use('Agg') before importing matplotlib.pyplot, and then continue as no

关键词: 输入层(Input layer).隐藏层(Hidden layer).输出层(Output layer) 理论上如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集,神经网络可以模拟出任何方程.隐藏层多的时候就是深度学习啦 没有明确的规则来设计最好有多少个隐藏层,可以根据实验测试的误差以及准确度来实验测试并改进. 交叉验证方法(cross -validation):把样本分为K份,取一份为测试集,其他为训练集.共取K次,然后取其平均值 BP的步骤 1.初始化权重(weight)以及偏向(bias),随

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算

需要在嵌入式设备上全屏显示图像,使用pil显示图像时,只能通过系统的图像浏览器显示.所以使用Python自带的tkinter import Tkinter as tk   这句在Python3中已经改成了  import tkinter as tk top = Tk() #导入tk模块 from PIL import Image, ImageTk image = Image.open("lenna.jpg") photo = ImageTk.PhotoImage(image) labe

首页 资讯 文章 频道 资源 小组 相亲 登录 注册       首页 最新文章 经典回顾 开发 设计 IT技术 职场 业界 极客 创业 访谈 在国外 - 导航条 - 首页 最新文章 经典回顾 开发 - Web前端 - Python - Android - iOS - Java - C/C++ - PHP - .NET - Ruby - Go 设计 - UI设计 - 网页设计 - 交互设计 - 用户体验 - 设计教程 - 设计职场 IT技术 - Linux - UNIX - MySQL - No

统计学习方法与Python实现(一)——感知机 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 假设输入的实例的特征空间为x属于Rn的n维特征向量,输出空间为y = { +1, -1}的两点,输出的y的值表示实例的类别,则由输出空间到输出空间的函数: 被称为感知机. 模型参数w表示内积的权值向量,b表示偏置.sign(x)为符号函数,≥0取+1,<0取-1. 感知机模型的分类由线性方程 wx + b = 0 确定的分离超平面来完成,根据将特征向

原文:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7520063.html 原文:https://www.jianshu.com/p/84f72791806f 原文:https://blog.csdn.net/lee813/article/details/89609691 1.下载fashion-mnist数据集 地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 下面这四个都要下载,下载完成后,解压到同一个目录,我是

一.train loss 收敛慢,把learning_rate调高 二.train loss不下降: 1.观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常2.调小初始化权重,以便使softmax输入的feature尽可能变小3.降低学习率,这样就能减小权重参数的波动范围,从而减小权重变大的可能性.这条也是网上出现较多的方法. 4.调大batch_size5.如果有BN(batch normalization)层,finetune时最好不要冻结BN的参数,否则数据分布不一致时很容易使输出值

转自:https://www.jianshu.com/p/4b30e1dd2252 common_funcs.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) def softmax(a): exp_a = np.exp(a) sum_exp_a = np.sum(exp_a) y = exp_a / sum_exp_a return y def cross_

用keras训练模型并实时显示loss/acc曲线,(重要的事情说三遍:实时!实时!实时!)实时导出loss/acc数值(导出的方法就是实时把loss/acc等写到一个文本文件中,其他模块如前端调用时可直接读取文本文件),同时也涉及了plt画图方法 ps:以下代码基于网上的一段程序修改完成,如有侵权,请联系我哈! 上代码: from keras import Sequential, initializers, optimizers from keras.layers import Activat

这两天为了搭载深度学习的Python架构花了不少功夫,但是Theano对Python以及nunpy的版本都有限制,所以只能选用版本较新的python和nunpy以确保不过时.但是最新版Python和最新版numpy有点不完善,很多安装步骤都要在命令行里完成,所以花了我很多时间,为了祭奠我安装numpy逝去的青春,特写此日志,确保以后的青春不再逝去.    先说说python的安装,我是64位windows系统.所以选用的是https://www.python.org/downloads/rele

1 字符串格式化 #!/urs/bin/env python name = input("Name: ") age = int(input("Age: ")) job = input("Job: ") salary = input("Salary: ") info1 = """ ----------- info1 of %s --------- name: %s age: %s job: %s S

绘图和可视化 matplotlib入门 创建窗口和画布 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) plt.show(fig) 方便创建多个画布 fig, axes = plt.subplots(2,3) print axes plt.show(fig) 调整subplot周围的间距 颜色.标记.线型 ax.plot(x,y,'g

1.Python简介 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. 最新的TIOBE排行榜,Python赶超PHP占据第五, Python崇尚优美.清晰.简单,是一个优秀并广泛使用的语言. 由上图可见,Python整体呈上升趋势,反映出Python应用越来越广泛并且也逐渐得到业内的认可!!! Python可以应用于众多领域,如:数据分析.组件集成.