神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层,隐含层,输出层组成.隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数,也就是说神经网络的层数不包括输入层.下面是一个三层的神经网络,包含了两层隐含层,一个输出层.其中第一层隐含层的节点数为3,第二层的节点数为2,输出层的节点数为1:输入层为样本的两个特征X1,X2. 图1 三层神经网络 在神经网络中每一个节点的都与上一层的所有节点相连,称为全连接.神经网络的上一层输出的数据是下一层的输入数据.在图中的神经网络中,原始的输入数据,通过第一层隐含层的计算得出的输

本文部分内容来自zouxy09的博客.谢谢.http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 以及斯坦福大学深度学习教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程 CNN结构的连接比权值多非常多,由于权值共享.CNN通过数据驱动的方式学习得到一些滤波器,作为提取输入的特征的一种方法. 典型CNN中開始几层都是卷积和下採样交替,然后在最后是一些全连接层. 在全连接层时已经将全部两维特征m

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(y) with tf.Session() as sess: sess.ru

摘要: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合? 2.模型选择例子 3.特征选择例子 4.特征工程与数据预处理例子 内容: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise). 偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰

前言 这是<一天搞懂深度学习>的第二部分 一.选择合适的损失函数 典型的损失函数有平方误差损失函数和交叉熵损失函数. 交叉熵损失函数: 选择不同的损失函数会有不同的训练效果 二.mini-batch和epoch (1)什么是mini-batch和epoch 所谓的mini-batch指的是我们将原来的数据分成不重叠的若干个小的数据块.然后在每一个epoch里面分别的运行每个mini-batch.ecpoch的次数和mini-batch的大小可以由我们自己设置. (2)进行mini-batch和

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据 以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.设置输入和输出节点的个数,配置神经网络的参数. # MNIST数据集相关的常数 INPUT_NODE = 784 # 输入层节点数.对于MNIST数据集便是图片的像素. OUTPUT_NODE = 10 # 输出层节点数.即类别数目.(0 ~ 9 数字) # 配置神经网络参数 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点数

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程

在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出

一.训练函数 1.traingd Name:Gradient descent backpropagation (梯度下降反向传播算法 ) Description:triangd is a network training function that updates weight and bias values  according to gradient descent. 2.traingda Name:Gradient descent  with adaptive learning rate

现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络,但是训练期间遇到了好多坑,现就遇到的各种坑做一下总结 1.问题一;训练CNN的时候出现nan CNN是我最开始接触的网络,我的研究课题就是利用CNN,LSTM等网络对人体动作做识别.动作数据来源于手机的加速度计,做动作的人在固定位置携带手机并做特定动作,实验人员接收手机的加速度计数值并打上特定的动作标签. 在训练CNN网络时一共遇到两处坑,一是遇到在训练期间遇到nan错误,这个错误很常见.nan的错误多源于你的学习率设置的太大或者ba

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852983.html ensorflow学习笔记四:mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试   刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每

第七部分 让 学习率 和 学习潜能 随时间的变化 光训练就花了一个小时的时间.等结果并非一个令人心情愉快的事情.这一部分.我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解决的方法是,開始训练时取一个较高的学习率,随着迭代次数的增多不停的减小这个值.这是有道理的,由于開始的时候我们距离全局最长处很远.我们想要朝着最长处的方向大步前进:然而里最长处越近,我们就前进的越慎重,以免一步跨过去.举个样例说就是你乘火车回家,但你进家门的时候肯定是走进去.不能让火车开进去. 从讨论深度学习中初始化和学习

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,

上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article/details/78793067 下面粗略的介绍一下CIFAR-10数据集. 一 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片.其

神经网络训练过程中,根据每batch训练数据前向传播的结果,计算损失函数,再由损失函数根据梯度下降法更新每一个网络参数,在参数更新过程中使用到一个学习率(learning rate),用来定义每次参数更新的幅度. 过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间,过大的学习率可能导致网络参数在最终的极优值两侧来回摆动,导致网络不能收敛.实践中证明有效的方法是设置一个根据迭代次数衰减的学习率,可以兼顾训练效率和后期的稳定性. 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率

写在前面的废话: 出了托福成绩啦,本人战战兢兢考了个97!成绩好的出乎意料!喜大普奔!撒花庆祝! 傻…………寒假还要怒学一个月刷100庆祝个毛线………… 正题: 题目是CNN,但是CNN的具体原理和之后会写一篇博客在deeplearning目录下详细说明. 简单地说,CNN与NN相比独特之处在于用部分连接代替全链接,并用pooling来对数据进行降维,这样做有几个好处: 对于大图像来说所需训练的参数大大减少 获取图像的部分特征而非全局特征 pooling使得网络的输出结果具有一定的平移和遮挡不变

写在前面的 接触神经网络(ANN)的时间很长了,以前也只是学了学原理,做过一个BPN的练习,没有系统的总结过,最近看Torch的源码,对MLP有了更多的了解,写写自己学到的东西吧,算是做了一次总结! ANN的特点 (1) 高度的并行性 人工神经网络是由许多相同的简单处理单元并联组合而成,虽然每个单元的功能简单,但大量简单单元的并行活动,使其对信息的处理能力与效果惊人. (2) 高度的非线性全局作用 神经网络系统是由大量简单神经元构成的,每个神经元接受大量其他神经元的输入,通过非线性输入.输出关系