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全面对比英伟达Tesla V100P100的RNN加速能力

本文使用 RNN 与 LSTM 基于 TensorFlow 对比了英伟达 Tesla P100（Pascal）和 V100（Volta）GPU 的加速性能，且结果表明训练和推断过程的加速效果并没有我们预期的那么好...TensorFlow TensorFlow 是一个谷歌维护的开源深度学习框架，它使用数据流图进行数值计算。...开发者一般使用 Python 编写模型和训练所需的算法，而 TensorFlow 会将这些算法或模型映射到一个计算图，并使用 C++、CUDA 或 OpenCL 实现图中每一个结点的计算。...基准测试 我们的基准性能测试使用含有多个神经元的单隐藏层网络架构，其中隐藏层的单元为分别为原版 RNN（使用 TensorFlow 中的 BasicRNNCell）和 LSTM（使用 TensorFlow...网络的所有权重会先执行随机初始化，且输入序列因为基准测试的原因而采取随机生成的方式。 我们比较了模型在 Pascal 和 VoltaGPU 上的性能，且系统所使用的配置如下所示： ?

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神经网络和传统滤波竟有这火花？

常规滤波算法的不足 惯性姿态估计的现有解决方案通常基于模型和启发式参数化。研究人员会使用测量误差，三维旋转和重力加速度转换的数学模型，选择合理的协方差矩阵，融合权重或定义权重调整方式等参数。...姿态估计问题 对测量获取的四元数和预估的四元数之间进行误差计算 给定一个在空间中自由移动的，基于 MEMS 的 IMU 的三维加速度计和陀螺仪读数的采样序列，估算每个采样时刻 IMU 相对于参考坐标系的姿态...这意味着长序列会在用于训练的较短窗口中拆分，从而在每个小批量之间传递 RNN 的隐藏状态。使用相同的平均值和标准偏差值对测量的序列进行标准化，从而提高训练的稳定性。...训练中，使用了基于 Pytorch 构建的Fastai 2 API。优化器的学习率是训练神经网络最重要的超参数之一，研究人员通过学习率启发式算法选择最大学习率，并使用余弦退火来加快收敛速度。...上述实验数据用于验证和比较以下两种姿态估计算法： •Baseline：基于四元数的姿态估计滤波器，该算法实现了基于加速度计的校正步骤和自动融合权重自适应。

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专栏 | 云脑科技-实习僧文本匹配模型及基于百度PaddlePaddle的应用

因此对于较长的语句，RNN 并不能很好的整合上文信息。GRU 和 LSTM 这两种特殊的 RNN，在每一个循环单元内引入了「门」的结构，如输入门，输出门，遗忘门，等等。...，6 个子矩阵。K 将每个映射为一个实数后，得到一个 6 维向量 U，U 可以看作一个局部上下文特征向量。之后将最大池化层作用于 U 上，过滤掉该局部上下文里不重要的特征，只保留最重要的一个。...Boltzman Machine，将文本转化为形同内存地址的 0-1 形式，它的参数估计过程不是以区分相关文本和不相关文本来进行最优化。...在编码器中，输入为词向量或独热向量，隐藏层为正向传播的循环神经网络 (F-RNN)，以及反向传播的 B-RNN，循环单元可以是 GRU 或者 LSTM。...在 TensorFlow 里，并没有这样比较直接的读取机制。TensorFlow 中普遍使用的 feed_dict/placeholder 是单线程运行，读取速度较慢。

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TensorFlow 入门

为什么需要 TensorFlow 等库 深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。 除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。...你需要理解在TensorFlow中，是如何： 将计算流程表示成图； 通过Sessions来执行图计算； 将数据表示为tensors； 使用Variables来保持状态信息； 分别使用feeds和fetches...来填充数据和抓取任意的操作结果； 先看个栗子： 例1，生成三维数据，然后用一个平面拟合它： # (tensorflow)$ python 用 Python API 写 TensorFlow 示例代码...sess.close() 交互式使用 在 Python API 中，使用一个会话 Session 来 启动图, 并调用 Session.run() 方法执行操作....下面的 assign() 操作和 add() 操作，在调用 run() 之前, 它并不会真正执行赋值和加和操作。 例4，使用变量实现一个简单的计数器： # －创建一个变量, 初始化为标量 0.

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第三部分

在此可以想象 RNN 的展开（也称为展开）会创建一系列神经网络，并且会针对每个时间步长计算误差并将其合并，以便可以使用反向传播更新网络中的权重。...请注意，权重U，V和W在每个步骤中都是共享的，因为我们在每个步骤都执行相同的计算，只是使用不同的输入值（ 结果是学习权重的数量大大减少了）。...在本章中，我们将涵盖以下主要主题： TensorFlow 估计器 TensorFlow HUB TensorFlow 估计器 tf.estimator是 TensorFlow 的高级 API。...它通过提供用于服务模型的直接训练，评估，预测和导出的方法来简化机器学习编程。 估计器为 TensorFlow 开发人员带来了许多优势。 与低级 API 相比，使用估计器开发模型更容易，更直观。...总结 在本章中，我们介绍了用于训练时装数据集的估计器。 我们了解了估计器如何为 TensorFlow 提供简单直观的 API。

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TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

在左边部分中，x是神经网络的输入，U是输入层到隐藏层之间的权重矩阵，W是记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，V是隐藏层到输出层之间的权重矩阵，s是隐藏层的输出，同时也是要保存到记忆单元中，并与下一时刻的x一起作为输入...上式中，函数f(·)是隐藏层的激活函数，在TensorFlow中默认是tanh函数。参数U和W在前面介绍过，分别是输入层到隐藏层之间的权重矩阵和记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，参数b1是偏置项。...我们先看看TensorFlow源码中关于RNN隐藏层部分的计算。...时，没有分别计算W*input和U*state，然后再相加，而是先用“concat”方法，将前一时刻的状态“state”和当前的输入“inputs”进行拼接，然后用拼接后的矩阵和拼接后的权重矩阵相乘。...如果我们把矩阵a和b、c和d先分别拼接到一起，得到e和f两个矩阵： ? 再来计算，会得到同样的结果： ? 下面我们用一段代码实现循环神经网络中完整的前向计算过程。 ? ?

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。 本章的第二部分，会介绍注意力机制。正如其名字，这是一种可以选择输入指定部分，模型在每个时间步都得聚焦的神经网络组件。...对这种情况，需要使用Functional API 或 Subclassing API 显式计算遮挡张量，然后将其传给需要的层。...在每个时间步，解码器的记忆单元计算所有这些输出的加权和：这样可以确定这一步关注哪个词。权重α(t,i)是第ith个编码器输出在第tth解码器时间步的权重。...解决的方法是计算查询词和键的相似度，然后用softmax函数计算概率权重。如果表示动词的键和查询词很相似，则键的权重会接近于1。...在解码器的上边的注意力层，键K矩阵和值V矩阵是斌吗器生成的此列表，查询Q矩阵是解码器生成的词列表。

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最基本的25道深度学习面试问题和答案

单层感知器只能对具有二进制输出 (0,1) 的线性可分类进行分类，但 MLP 可以对非线性类进行分类。 除输入层外，其他层中的每个节点都使用非线性激活函数。...输入层、传入的数据和激活函数基于所有节点和权重相加从而产生输出。MLP 使用一种称为“反向传播”的方法来优化节点的权重。...循环神经网络的信号双向传播，形成一个循环网络。它考虑当前输入和先前接收到的输入，以生成层的输出，并且由于其内部存储器，它可以记住过去的数据。 11、循环神经网络 (RNN) 有哪些应用？...为了防止过拟合和欠拟合，您可以重新采样数据来估计模型的准确性(k-fold交叉验证)，并通过一个验证数据集来评估模型。 18、如何在网络中初始化权值? 一般情况下都使用随机初始化权值。...25、比较常用的深度学习框架例如Tensorflow，Pytorch 大概说下就可以了，例如：这些框架提供c++和Python api，都支持CPU和GPU计算设备。

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谷歌云大会教程：没有博士学位如何玩转TensorFlow和深度学习（附资源）

让我们直接这样做：100 个图像的「mini-batch」作为输入，产生 100 个预测（10 元素向量）作为输出。 使用加权矩阵 W 的第一列权重，我们计算第一个图像所有像素的加权和。...最后两行计算了正确识别数字的百分比。 才是 TensorFlow 发挥它力量的地方。你选择一个适应器（optimiser，有许多可供选择）并且用它最小化交叉熵损失。...但在中间层，我们要使用最经典的激活函数：sigmoid 函数。 下面开始写代码。为了增加一个层，你需要为中间层增加一个额外的权重矩阵和一个额外的偏置向量： ? 这样增加多个层： ?...与全连接网络相比，其最大的区别在于卷积网络的每个神经元重复使用相同的权重，而不是每个神经元都有自己的权重。...例如，我们在第一层卷积层中仅仅使用了 4 个 patch，如果这些权重的 patch 在训练的过程中发展成不同的识别器，你可以直观地看到这对于解决我们的问题是不够的。

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超级网络

如果我们可以使用超网络让我们放松递归神经网络的权重共享约束条件，并允许权重矩阵在每个展开的时间步长上改变，它就会像一个深度的卷积神经网路一样看起来更接近，所以也许我们可以从中获得更好的结果。...这允许我们的模型在每个时间步和每个输入示例中生成一组新的权重。在本文中，我讨论了许多实用性和计算上和记忆效率更高的从嵌入向量生成权重的方法，以简化和减少这种方法的计算约束。...例如，当我在维基百科数据集上使用我们的超级长短期记忆单元格时，我刚刚使用char-rnn-tensorflow并插入了用于训练和推理的研究模型。...以下是char-rnn-tensorflow在维基百科enwik8数据集上进行培训后，使用我们的超级长短期记忆模型生成的一段文字： 2.png 图：生成的文本，以及主要长短期记忆权重矩阵的权重改变活动的级别...你也可以尝试插入HyperLSTMCell到char-rnn-tensorflow，或其他有趣的任务使用。

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基于RNN和LSTM的股市预测方法

Adam优化器结合了其他两个优化器的优点：ADAgrad和RMSprop。 ADAgrad优化器实际上为每个参数和每个时间步骤使用不同的学习率。...自适应矩估计，或Adam，是另一种计算每个参数的自适应学习速率的方法，它考虑了过去的平方梯度的指数衰减平均值和过去梯度的指数衰减平均值。这可以表示为： ? ?...v和m可以分别作为梯度的一阶矩和二阶矩的估计值，从而得到自适应矩估计的名称。当这一理论首次被使用时，研究人员观察到一种固有的对0的偏见，他们用以下的估计来反驳这种偏见： ? ?...这就引出了最终的渐变更新规则： ? 其优点总结如下: 1、对于每个参数和每个迭代，学习率是不同的。 2、学习不会像ADAgrad那样减少。 3、梯度更新使用了权重分布的矩值。...正则化 训练模型的另一个重要方面是确保权重不要太大，并开始关注于一个数据点，因此会过度拟合。因此，包括对大权重的惩罚（大的定义将取决于所使用的正则化器的类型）。

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NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、GPT-1…你都掌握了吗？一文总结语音识别必备经典模型（一）

解码器对给定的特征向量序列和若干假设词序列计算声学模型得分和语言模型得分，将总体输出分数最高的词序列作为识别结果。...模型的自由参数是输出偏置b（有|V|元素），隐藏层偏置d（有h元素），隐藏到输出的权重U（一个|V|×h矩阵），单词特征到输出的权重W（一个|V|×(n-1)m矩阵），隐藏层权重H（一个h×(n-1)m...自由参数的数量是|V|(1+nm+h)+h(1+(n-1)m)，主导参数数量的关键因素是|V|(nm + h)。理论上，如果权重W和H存在权重衰减，而C不存在，那么W和H可以向零收敛，而C会爆炸。...假设堆栈中的所有N层都使用相同的隐层函数，那么隐层向量序列h^n从n=1到N、t=1到T，都是反复计算的： 网络输出y_t为： 深度双向RNN可以通过用前向和后向序列→h^n和←h^n替换每个隐藏序列...解码器通过如下方式输出目标序列： 对于RNN模型，每一个条件概率通过下式进行建模： 该模型使用的条件概率如下： 需要注意的是，对于每一个目标单词y_i，用来计算其条件概率的上下文向量c_i都是不一样的

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深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手

具有两个输入和三个输出的感知器如下图所示。 这个感知器可以将实例同时分为三个不同的二进制类，这使得它成为一个多输出分类器。 ?...然后它计算网络的输出误差（即期望的输出和网络的实际输出之间的差异），并且它计算最后一个隐藏层中的每个神经元对每个输出神经元的误差有多大贡献。...使用TensorFlow训练MLP的最简单方法是使用高级API TF.Learn，它与Scikit-Learn的API非常相似。...3.接下来的三行创建一个W变量，它将保存权重矩阵。 它将是一个二维张量，其中包含每个输入和每个神经元之间的所有连接权重; 因此，它的形状将是（n_inputs，n_neurons）。...现在我们已经准备好了神经网络模型，我们需要定义我们将用来训练它的代价函数。我们将使用交叉熵，交叉熵会惩罚估计目标类别的概率较低的模型。 TensorFlow提供了几个函数来计算交叉熵。

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基于tensorflow+RNN的MNIST数据集手写数字分类

读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。...第14、15行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵X和预测目标值Y赋值给变量X_holder和Y_holder。...方法实例化LSTM细胞对象； 第3行代码调用tf.nn.dynamic_rnn方法实例化rnn模型对象； 第4、5行代码取得rnn模型中最后一个细胞的数值； 第6、7行代码定义在训练过程会更新的权重...作为优化器optimizer； 第11行代码定义训练过程，即使用优化器optimizer最小化损失函数loss。...2个参数为1，即求出矩阵中每1行中最大数的索引； 如果argmax方法中的第1个参数为0，即求出矩阵中每1列最大数的索引； tf.equal方法可以比较两个向量的在每个元素上是否相同，返回结果为向量

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什么是神经网络

本文结构： 什么是神经网络 什么是神经元 神经网络的计算和训练 代码实现 ---- 1....先向前计算，再向后传播 例如上面神经网络的结构 输入层，首先将输入向量的每个元素的值，赋给输入层的对应神经元 隐藏层，前一层传递过来的输入值，加权求和后，再输入到激活函数中，根据如下公式，向前计算这一层的每个神经元的值...输出层的计算和隐藏层的一样 ? 用矩阵来表示 ?...这个公式适用于每个隐藏层和输出层，就是 W 的值和 f 的形式会不一样， 其中 W 是某一层的权重矩阵，x 是某层的输入向量，a 是某层的输出向量 模型要学习的东西就 W。...与机器翻译 用 Recursive Neural Networks 得到分析树 RNN的高级应用 TensorFlow 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 用 Tensorflow

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【TensorFlow 谷歌神经机器翻译】从零开始打造属于你的翻译系统

此外，这个教程还提供了完全动态的 seq2seq API（与 TensorFlow 1.2 一起发布），旨在使构建 seq2seq 模型更加简洁： 使用tf.contrib.data中新的输入管道轻松读取和预处理动态大小的输入序列...我们通过以下方式实现这一目标： 使用最新的解码器/注意力包装 API，TensorFlow 1.2 数据迭代器 结合我们在构建循环模型和 seq2seq 模型方面的专长 提供构建最好的 NMT 模型以及复制谷歌的...这两个RNN原则上可以共享相同的权重; 但是，在实践中，我们经常使用两种不同的RNN参数（这些模型在拟合大型训练数据集时做得更好）。编码器RNN使用零向量作为起始状态，构建如下： ?...这对比较短和中等长度的句子效果很好；然而，对于长句子，单个固定大小的隐藏状态就成了信息瓶颈。注意力机制并不是丢掉在源 RNN 中计算的所有隐藏状态，而是让解码器将它们视为源信息的动态存储器。...如图 5 所示，注意力计算在每个解码器时间步长都有发生，包括以下阶段： 比较当前目标隐藏状态与所有源状态，获得注意力权重“attention weight”（可以如图 4 所示）； 基于注意力权重，计算上下文矢量

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深度学习_1_神经网络_1

神经网络 定义: ​ 在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物 神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似...,LSTM网络 神经网络的特点 ​ 输入向量的维度和输入神经元的个数相同 ​ 每个链接都有权值 ​ 同一层神经元之间没有连接 ​ 有输入层,隐层,输出层组成 ​ 第N层与第N-1层的所有神经元链接,也叫全连接...神将网络API模块 ​ tf.nn:提供神经网络相关操作的支持,包括卷积操作(conv),池化操作(pooling),归一化,loss,分类操作,embedding,RNN,Evaluation....import imput_data mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir,one_hot=True) 使用API读取 准确率计算...输入真实的结果（在本例中：每行是对应样本的一行ont_hot），和预测矩阵 每个样本的预测值 accuracy=tf.tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list,tf.float32

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轻松读论文——层规范化技术 Layer Normalisation

Hinton, University of Toronto & Google ---- 摘要 训练目前性能最好的深度神经网络计算代价高昂. 一种减少训练时间的方法是规范化神经元的激活值....近期引入的批规范化（batch normalisation）技术对一个训练样本批量集使用了求和的输入分布来计算均值和方差，然后用这两个来规范化那个神经元在每个训练样本的求和输入....像批规范化那样，我们同样也给每个神经元自身的适应偏差 bias 和增益 gain，这两个东西在规范化后非线性变换前使用. 和批规范化不同的是，层规范化在训练和测试时执行同样的计算....在权重规范化中，并没有使用方差，而是采用了输入权重的 L2 范数来对求和输入进行规范化进入神经元. 使用期望统计量应用权重规范化或者批规范化都等价于对原始前驱神经网络进行了一个不同的参数化....尽管他们的规范化使用的标量计算方式不同，但是这些方法可以归类成规范化求和输入 ai 通过两个标量 μ 和 σ. 同样还要在规范化之后对每个神经元学习适应偏差 b 和增益 g ?

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