之前的目标检测算法大都采用proposals+classifier的做法(proposal提供位置信息,分类器提供类别信息),虽然精度很高,但是速度比较慢,也可能无法进行end-to-end训练.而该论文提出的yolo网络是一个统一的single network,能够进行端到端的优化.作者说到,该结构特别快,base YOLO model可以做到每秒实时处理45帧图像.另外,yolo的smaller version,Fast YOLO,处理速度高达每秒155帧,虽然mAP有所下降,但是仍是其它实

一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的: def random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32, seed=None, name=None): """Outputs random values from a normal distribution. Args: shape: A 1-D integer Te

随机初始化 在线性回归和逻辑回归中,使用梯度下降法之前,将θ设置为0向量,有时会习惯性的将神经网络中的权重全部初始化为0,然而这在神经网络中并不适用. 以简单的三层神经网络为例,将全部权重都设置为0,如下图所示: 假设仅有一个训练数据,使用梯度下降,在第一次迭代时: 可以看到,第一次迭代的结果是:隐藏层的权重和激活值全部相等,输入层的权重相当于所有输入项放缩了相同的倍数. 在第二次迭代时: 此时,隐藏层的激活值又一次全部相等.继续迭代也会得到相同的结果,即a(2)的所有激活值和权重都一样,这显然

梯度爆炸和梯度消失: W[i] > 1:梯度爆炸(呈指数级增长) W[i] < 1:梯度消失(呈指数级衰减) *.注意此时的1指单位矩阵,W也是系数矩阵 初始化权重: np.random.randn(shape)* np.sqrt(2/n[l-1]) Relu:np.sqrt(2/n[l-1]) Tanh:np.sqrt(1/n[l-1]) 其他的做法:np.sqrt(2/n[l-1]+n[l]) 梯度的数值逼近: 使用双边误差逼近比单边误差逼近更准确 f(θ+ε) - f(θ-ε) / 2ε

简介 在测试算法的时候,或者某些算法需要使用随机数,本文介绍如何使用OpenCV的随机数相关功能. 主要内容: 1. cv::RNG类 -- random number generator 2. cv::randu -- 填充均匀分布随机数 3. cv::randn -- 填充高斯分布随机数 cv::RNG RNG是OpenCV用来产生随机数的类,他可以产生标量随机数,也可以使用随机数填充Mat对象.当前它只支持均匀分布和高斯分布的随机数. 用实例展示如何产生标量随机数和填充Mat对象. 例1,

梯度消失与梯度爆炸 当训练神经网络时,导数或坡度有时会变得非常大或非常小,甚至以指数方式变小,这加大了训练的难度 这里忽略了常数项b.为了让z不会过大或者过小,思路是让w与n有关,且n越大,w应该越小才好.这样能够保证z不会过大.一种方法是在初始化w时,令其方差为.相应的python伪代码为: 如果激活函数是tanh,一般选择下面的初始化方法 w[l] = np.random.randn(n[l],n[l-1])*np.sqrt(1/n[l-1]) 如果激活函数是ReLU,权重w的初始化一般令其

一.K均值算法的优化目标 K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,因此 K-均值的代价函数(又称畸变函数 Distortion function)为: 其中

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 开一个我的github传送门,可以看到代码. https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/InitializeRegularize 以下是今天要分类的目标点集: 在初始化w权重矩阵为0的情况下

other_techniques_for_regularization 随手翻译,略作参考,禁止转载 www.cnblogs.com/santian/p/5457412.html Dropout: Dropout is a radically different technique for regularization. Unlike L1 and L2 regularization, dropout doesn't rely on modifying the cost function. In

对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不打的问题,而要关心如何打赢的问题. 程序员如何学习机器学习 对程序员来说,机器学习是有一定门槛的(这个门槛也是其核心竞争力),相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文而头疼,甚至可能 知难而退.但实际上机器学习算法落地程序并不难写,下面是70行代码实现的反向多层(B

神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了.神经网络有很多种:前向传输网络.反向传输网络.递归神经网络.卷积神经网络等.本文介绍基本的反向传输神经网络(Backpropagation 简称BP),主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验. BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式,但进行了很大的简化,神经网络由很多神经网络层构成,而每一层又由许多单元组成,第一层叫输入层,最后一层叫输出层,中间的各层叫隐藏层,在BP神经网络中,只有

Hinton第三课 这节课主要是介绍NN的输出端常用的神经元,然后重点是说明怎么使用BP来计算偏导数,在Hinton这一课中,他提供了他1986年参与写的<并行分布处理>一书的第8章,49页,这本书的编者是当你的认知神经界的Rumelhart, D. E和McClelland, J. L,想想估计那时候Hinton应该很年轻吧,这本书网上很难找到,但是发现http://psych.stanford.edu/~jlm/papers/ ,这里居然有全本. 一.学习线性神经元的权重 这里介绍的线性神

这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算$\Delta$的矩阵,以及如何用Matlab去实现后向传播,然而最关键的问题——为什么要这么计算?前面计算的这些量到底代表着什么,Ng基本没有讲解,也没有给出数学的推导的例子.所以这次内容我不打算照着公开课的内容去写,在查阅了许多资料后,我想先从一个简单的神经网络的梯度推导入手,理解后向传播算法的

原文链接:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到

self-taught learning 在特征提取方面完全是用的无监督的方法,对于有标记的数据,可以结合有监督学习来对上述方法得到的参数进行微调,从而得到一个更加准确的参数a. 在self-taught learning中,首先用 无标记数据训练一个sparse autoencoder,这样用对于原始输入x,经过sparse autoencoder得到隐层特征a: 这样对于分类问题,目标是预测样本的类别标号 .现在的标注数据集 ,包含  个标注样本.此前已经说明,可以利用稀疏自编码器获得的特征

http://www.tuicool.com/articles/MfYjQfV 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法 时间 2016-02-18 10:46:17  ITeye 原文  http://www.iteye.com/news/31357 主题 神经网络算法Java 对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关

Neural Networks: Learning 内容较多,故分成上下两篇文章. 一.内容概要 Cost Function and Backpropagation Cost Function Backpropagation Algorithm Backpropagation Intuition Backpropagation in Practice Implementation Note:Unroll Parameters Gradient Checking Random Initializa

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.

整理自Andrew Ng的machine learning 课程 week5. 目录: Neural network and classification Cost function Backpropagation (to minimize cost function) Backpropagation in practice Gradient checking Random initialization Assure structure and Train a neural network 前提

Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 12 日 原文发表于 CodeProject(2006 年 11 月 19 日),已获作者本人授权. 本文介绍了一个用于神经网络计算的 C# 库,并展示了如何用这个函数库进行问题求解. 全文约 3700 字,建议阅读时间 8 分钟.原文是 13 年前的旧文章,这篇译文也是我早期学英语的习作.胜在题材选的好,人工智能基础研究,放到今天不仅没有过时,反而正是风头十足的前沿科技. 这个库最终命名为 ANNT(Artific

目录 分布式原理 单机多卡 多机多卡(分布式) 分布式的架构 节点之间的关系 分布式的模式 数据并行 同步更新和异步更新 分布式API 分布式案例 Tensorflow的一个特色就是分布式计算.分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的.这是一个通信框架gRPC(google remote procedure call),是一个高性能.跨平台的RPC框架.RPC协议,即远程过程调用协议,是指通过网络从远程计算机程序上请求服务. 分布式原理 Tensorflow分布式是