keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent

将matlab中数据输出保存为txt或dat格式 总结网上各大论坛,主要有三种方法. 第一种方法:save(最简单基本的) 具体的命令是:用save *.txt -ascii x x为变量 *.txt为文件名,该文件存储于当前工作目录下,再打开就可以 打开后,数据有可能是以指数形式保存的. 例子: a =[17 24 1 8 15;23 5 7 14 16 ;4 6 13 20 22 ;10 12 19 21 3 ;11 18 25 2 9 ]: save afile.txt -ascii a

matlab中的输出显示函数 在matlab中使用的显示函数有disp.sprintf.fprintf比较常用.下面来介绍一下他们的用法. 1.disp()函数: disp(x)主要是用来输出变量x的值,也可以输出字符串.示例: 输出字符串: 输出多个变量: 输出矩阵: 还可以跟sprintf()函数一起使用,输出特定的格式: 2.sprintf()函数: 使用方法:官方解释为: str = sprintf(formatSpec,A1,-,An) [str,errmsg] = sprintf(f

:FID= FOPEN(filename,permission) 用指定的方式打开文件 FID=+N(N是正整数):表示文件打开成功,文件代号是N. FID=-1            : 表示文件打开不成功. FID在此次文件关闭前总是有效的. 如以读方式打开,matlab首先搜索工作目录,其次搜索matlab的其他目录,"permission"是打开方式参数. 打开方式参数由以下字符串确定: r             读出 w             写入(文件若不存在,自动创建

在Matlab中画图后,可能会调整格式.输出存储时,格式会忽然消失. 可以修改右下边Export setup,将Font size设置成auto. 这样就保留了编辑效果.

卷积是CNN非常核心的操作,CNN主要就是通过卷积来实现特征提取的,在卷积操作的计算中会设计到几个概念:步长(strides).补充(padding).卷积核(kernel)等,那卷积的输出分辨率计算一般就会与这几个参数有关(空洞或者扩张卷积暂时不纳入这个范围),以下计算不做说明的话,均考虑卷积核大小为3*3.所以这一篇就以二维卷积为例子简单记录下卷积的一点计算公式. 以下以s代表步长,p代表补充,k代表卷积核.i代表输入分辨率.o代表输出分辨率,[]代表向下取整(因为公式编辑器里找不到向下取整

1)0/0  或者说  任意常数/0  也就是0不能做分母. (nan出现的情况绝大部分是分母出现0了)   若分子为0的情况,(分母不为0),结果也应该是0而非 NAN. 2)如果是 无穷大比无穷大   对应的结果也是NaN 3)注意,  inf/0 以及0/inf  对应的结果不是NaN 4)sin(inf)  cos(inf) sin(1/0) 等对应的三角函数的值,也是NaN.

不得不再次说,万恶的IE,你太守旧了吧,这里出错的原因是IE的时间格式,不是2012-01-23(很多人喜欢用这样的格式) 而是2012/01/23(怎么感觉像是在用VB6和access啊) 搞了好久,差点放弃了,最后在网上查了好久才找到,解决方案如下   原语句: var date = new Date($("#startdate").val());  //包含一点jquery的句子   修改后: var date = new Date($("#startdate"

0.recommand: fprintf fprintf('%d\n', i); 1.disp disp(['answer = '  num2str(5)]); 2.sprintf sprintf('%d',i) 3.disp+sprintf disp(sprintf('%d',i));

有时候需要集中处理数字,比如处理图片,并将它们编号为000001~009963 而matlab用fprintf输出时这些数字编号时,需要指定格式: %.nd n表示n位长度.%d表示10进制数字 e.g. for i=1:9963 fprintf('%.6d\n', i); end

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正

Matlab R2016a完全自学一本通 记在前面: (1)函数中:dim=1 按列:dim=2 按行 (2)这本书很垃圾,不建议买. (3)在数据库连接中,用两个单引号表示字符串,千万不能用双引号 第2章 Matlab基础知识 2.1 数据类型 数值,逻辑,字符串,函数句柄,结构体,单元数组 2.1.1 数值类型 int8,uint8:int16,uint16:int32,uint32:int64,uint64 整数型 single 单精度 double 双精度 (默认) 示例:int32(8

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

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

现在的比赛,想要拿到一个好的名次,就一定要进行模型融合,这里总结一下三种基础的模型: - lightgbm:由于现在的比赛数据越来越大,想要获得一个比较高的预测精度,同时又要减少内存占用以及提升训练速度,lightgbm是一个非常不错的选择,其可达到与xgboost相似的预测效果. - xgboost:在lightgbm出来之前,是打比赛的不二之选,现在由于需要做模型融合以提高预测精度,所以也需要使用到xgboost. - ANN:得益于现在的计算机技术的高度发展,以及GPU性能的提高,还有Ke

状态不好,学学MATLAB做做准备吧. 一.基本情况 1.1 书写 一行写不下? %可以加上三个小黑点(续行符)并按下回车键,然后接下去再写.例如 s=-/+/-/+/-/+/-…- /+/-/+/-/; 1.2 运算相关 不等于:~= 所以,非:~ 常用的矩阵运算: eye(size(A))   产生与A矩阵同阶的单位矩阵 zeros(m,n)         产生0矩阵 ones(m,n)         产生1矩阵 rand (m,n)        产生随机元素的矩阵 Size(a)  

Matlab 常用于做一些计算实验和绘图,我主要用matlab来绘图件.Matlab 可以用GUI界面来完成绘图,但是既然能用鼠标完成的绘图,那么一定能用代码命令来完成绘图,个人比较喜欢用命令来完成matlab的绘图. 保存图片格式 有很多图片格式可以保存,矢量图片格式(".eps")可以不失真,另外,新版matlab还有“copy figure可用”,但是这项功能是针对小的plot可以,有大数据量的图片或plot好像不能不会成功,画密度很高的等值线时,线密度过高则不会成功 保存命令

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

原帖:http://sypeterli1.blog.163.com/blog/static/2283740492013101745824207/ 后台运行matlab脚本文件的方法:nohup     实现功能: 1. 字符环境下运行matlab. 2.字符环境下运行matlab脚本文件, 脚本文件无图像的屏幕输出. 3.脚本文件需长时间运行,运行结果输出到文件.matlab的标准重定向到另一个文件.  4.客户端退出登陆后,matlab保持运行 ,直到脚本程序结束或错误退出时,matlab程序