目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的,然后介绍 Adam 如何更新参数,以及 Adam 如何和学习率衰减结合. 梯度下降法更新参数 梯度下降法参数更新公式: \[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \] 其中,\(\eta\) 是学习率,\(\theta_t\) 是第 \(t\) 轮的参数,\

1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快.但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大,直接对这么大的的数据作梯度下降,可想而知速度是快不起来的.故这里将训练样本分割成较小的训练子集,子集就叫mini-batch.例如:训练样本数量m=500万,设置mini-batch=1000,则可以将训练

深度学习笔记 目标函数的总结与整理   目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一.由于损失函数种类众多,下面以keras官网手册的为例. 在官方keras.io里面,有如下资料: mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge bi

特性介绍: state支持component形式 state的Resolve配置可以在激活state之前先获取数据, 绑定给component ui-sref-active="active" 用来指定state切换时的激活状态 angularjs 1.5新增component, 就是directive的一个具体实现, 将template和controller封装到一起, 并明确定义了输入和输出 component中的bindings = 双向绑定 < 单向绑定 @ 以string

Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API.它可用于快速设计原型.高级研究和生产. keras的3个优点: 方便用户使用.模块化和可组合.易于扩展 简单点说就是,简单.好用.快(构建) 引用方法: import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers 简单构建一个模型 先上代码 input_x = tf.keras.Input(shape=(72,)) hidden1 = layers.Dense(32, acti

几种常见的优化函数比较:https://blog.csdn.net/w113691/article/details/82631097 ''' 基于Adam识别MNIST数据集 ''' import torch import torchvision import torchvision.transforms as transform import torch.nn from torch.autograd import Variable ''' 神经网络层级结构: 卷积层Conv1,Conv2()

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 3 TensorFlow2.0使用 3.2 "tf.keras"API Keras是一

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字

1. 简介 NCF是协同过滤在神经网络上的实现--神经网络协同过滤.由新加坡国立大学与2017年提出. 我们知道,在协同过滤的基础上发展来的矩阵分解取得了巨大的成就,但是矩阵分解得到低维隐向量求内积是线性的,而神经网络模型能带来非线性的效果,非线性可以更好地捕捉用户和物品空间的交互特征.因此可以极大地提高协同过滤的效果. 另外,NCF处理的是隐式反馈数据,而不是显式反馈,这具有更大的意义,在实际生产环境中隐式反馈数据更容易得到. 本篇论文展示了NCF的架构原理,以及实验过程和效果. 2. 网络架

实战案例: 数据X[x0,x1]为正太分布随机点, 标注Y_,当x0*x0+x1*x1<2时,y_=1(红),否则y_=0(蓝)  建立三个.py文件 1.  generateds.py生成数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt seed = 2 def generateds(): #基于seed产生随机数 rdm = np.random.RandomState(seed) #随机数返回200列2行的矩阵,表示300组坐标点(

这次的mnist学习加入了测试集,看看学习的准确率,代码如下 # encoding: utf-8 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度(28,28) path = r'G:\2019\python\mnist.npz' (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.

用tensorflow2.0 版回顾了一下mnist的学习 代码如下,感觉这个版本下的mnist学习更简洁,更方便 关于tensorflow的基础知识,这里就不更新了,用到什么就到网上取搜索相关的知识 # encoding: utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度(28,28) path = r'

在港科大rnet(https://github.com/HKUST-KnowComp/R-Net) 实现的基础上做了复现 采用melt框架训练,原因是港科大实现在工程上不是很完美,包括固定了batch size,固定了context 长度为400,过滤了超过长度的context,每个batch长度都固定到400. melt框架支持dynamic batch size, dynamic batch length,多gpu,修复了bucket的问题,目前采用长度<=400 batch size 64

目录 SSD-Tensorflow 工程角度配置 Download from the github 数据集转化tfrecords格式 训练模型(pre-train) 训练方案一 训练方案二 训练方案3 验证 错误 Reference SSD-Tensorflow 工程角度配置 Download from the github sudo apt-get install git git clone https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow.git 完成以后

一.修改pascalvoc_2007.py 生成自己的tfrecord文件后,修改训练数据shape——打开datasets文件夹中的pascalvoc_2007.py文件,根据自己训练数据修改:NUM_CLASSES = 类别数(不包含背景): # TRAIN_STATISTICS = { # 'none': (0, 0), # 'aeroplane': (238, 306), # 'bicycle': (243, 353), # 'bird': (330, 486), # 'boat': (

一.制作voc数据集 1.数据集文件夹 新建一个文件夹,用来存放整个数据集,或者和voc2007一样的名字:VOC2007 然后像voc2007一样,在文件夹里面新建如下文件夹: 2.将训练图片放到JPEGImages 将所有的训练图片放到该文件夹里,然后将图片重命名为VOC2007的“000005.jpg”形式 图片重命名的代码(c++,python,matlab),参考:http://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446 3.标注

手写数字识别,神经网络领域的“hello world”例子,通过pytorch一步步构建,通过训练与调整,达到“100%”准确率 1.快速开始 1.1 定义神经网络类,继承torch.nn.Module,文件名为digit_recog.py import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(

使用的数据集是MNIST,预期可以达到98%左右的准确率. 该神经网络由一个输入层,一个全连接层结构的隐含层和一个输出层构建. 1.配置库和配置参数 import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms from torch.autograd import Variable #配置参数 torch.manual_seed

自编码器可以用于降维,添加噪音学习也可以获得去噪的效果. 以下使用单隐层训练mnist数据集,并且共享了对称的权重参数. 模型本身不难,调试的过程中有几个需要注意的地方: 模型对权重参数初始值敏感,所以这里对权重参数w做了一些限制 需要对数据标准化 学习率设置合理(Adam,0.001) 1,建立模型 import numpy as np import tensorflow as tf class AutoEncoder(object): ''' 使用对称结构,解码器重用编码器的权重参数 '''

MNIST 手写数字识别 卷积神经网络 Pytorch框架 谨此纪念刚入门的我在卷积神经网络上面的摸爬滚打 说明 下面代码是使用pytorch来实现的LeNet,可以正常运行测试,自己添加了一些注释,方便查看. 代码实现 import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration #这里是个python的三元表达式,

代码: import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision # 数据库模块 import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们只训练一次 BATCH_SIZE = LR = 0.001 # 学习率