ex5.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 5 | Regularized Linear Regres...
分享是一种态度 此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。...笔记要点 加载所需的包 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 加载所需的包 library(CellChat) library...(ggplot2) library(patchwork) library(igraph) 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 对于具有稍微不同的细胞类型...第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。...对于具有截然不同的细胞类型（组）组成的数据集，除了以下两个方面外，大多数 CellChat 的功能都可以应用： 不能用于比较不同细胞群之间相互作用的差异数和相互作用强度。
它们由具有卷积层的模型组成，这些卷积层提取特征（称为特征图），并汇集将特征分解为最显着元素的层。 尽管CNN可以用于将图像作为输入的各种任务，但它们最适合图像分类任务。...RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络，简称LSTM。LSTM可用于模型中，以接受输入数据序列并进行预测，例如分配类别标签或预测数值，例如序列中的下一个值或多个值。...这将创建一个图像文件，其中包含模型中各层的方框图和折线图。 下面的示例创建一个小的三层模型，并将模型体系结构的图保存到包括输入和输出形状的' model.png '。...# 可视化摘要plot_model(model, 'model.png', show_shapes=True) 运行示例将创建一个模型图，该图显示具有形状信息的每个图层的框，以及连接图层的箭头，以显示通过网络的数据流...这具有稳定学习过程并显着减少训练深度网络所需的训练时期的数量的效果。 您可以在网络中使用批量归一化，方法是在希望具有标准化输入的层之前添加一个批量归一化层。
它们由具有卷积层的模型组成，这些卷积层提取特征（称为特征图），并汇集将特征分解为最显着元素的层。 尽管CNN可以用于将图像作为输入的各种任务，但它们最适合图像分类任务。...RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络，简称LSTM。LSTM可用于模型中，以接受输入数据序列并进行预测，例如分配类别标签或预测数值，例如序列中的下一个值或多个值。...这将创建一个图像文件，其中包含模型中各层的方框图和折线图。 下面的示例创建一个小的三层模型，并将模型体系结构的图保存到包括输入和输出形状的' model.png '。...# 可视化摘要 plot_model(model, 'model.png', show_shapes=True) 运行示例将创建一个模型图，该图显示具有形状信息的每个图层的框，以及连接图层的箭头，以显示通过网络的数据流...这具有稳定学习过程并显着减少训练深度网络所需的训练时期的数量的效果。 您可以在网络中使用批量归一化，方法是在希望具有标准化输入的层之前添加一个批量归一化层。
(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。...尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。...详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。...更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。...通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
这些并不是您可以用来学习算法工作方式的唯一工具。您还可以使用代码并探索具有不同输入和输出的算法行为。了解数学不会告诉您选择哪种算法或如何对其进行最佳配置。 您无需知道算法的工作原理。...这意味着在上面的示例中，模型期望一个样本的输入为八个数字的向量。 顺序API易于使用，因为在添加所有图层之前一直调用model.add（）。 例如，这是一个具有五个隐藏层的深层MLP。...它涉及显式地将一层的输出连接到另一层的输入。每个连接均已指定。 首先，必须通过Input类定义输入层，并指定输入样本的形状。定义模型时，必须保留对输入层的引用。 ......＃使用功能性API定义的模型的示例 from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras import Input from tensorflow.keras.layers...(inputs=x_in, outputs=x_out) 这样，它允许进行更复杂的模型设计，例如可能具有多个输入路径（分离向量）的模型和具有多个输出路径（例如单词和数字）的模型。
这些并不是您可以用来学习算法工作方式的唯一工具。您还可以使用代码并探索具有不同输入和输出的算法行为。了解数学不会告诉您选择哪种算法或如何对其进行最佳配置。 您无需知道算法的工作原理。...如果TensorFlow未正确安装或在此步骤上引发错误，则以后将无法运行示例。 创建一个名为versions.py的新文件，并将以下代码复制并粘贴到该文件中。...这意味着在上面的示例中，模型期望一个样本的输入为八个数字的向量。 顺序API易于使用，因为在添加所有图层之前一直调用model.add（）。 例如，这是一个具有五个隐藏层的深层MLP。...它涉及显式地将一层的输出连接到另一层的输入。每个连接均已指定。 首先，必须通过Input类定义输入层，并指定输入样本的形状。定义模型时，必须保留对输入层的引用。...，例如可能具有多个输入路径（分离向量）的模型和具有多个输出路径（例如单词和数字）的模型。
Python高级架构模式的整理 1、残差连接是目前常用的组件，解决了大规模深度学习模型梯度消失和瓶颈问题。 通常，在10层以上的模型中追加残差连接可能有帮助。...layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(y) y = layers.MaxPooling2D(2, strides=2)(y) # 形状不同...，要做线性变换： residual = layers.Conv2D(128, 1, strides=2, padding='same')(x) # 使用 1×1 卷积，将 x 线性下采样为与 y 具有相同的形状... y = layers.add([y, residual]) 2、标准化用于使模型看到的不同样本更相似，有助于模型的优化和泛化。...from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras import layers height =
可以增强模型对输入不同分布的适应性，加快模型训练速度，有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。 SpatialDropout2D：空间随机置零层。...训练期间以一定几率将整个特征图置0，一种正则化手段，有利于避免特征图之间过高的相关性。 Input：输入层。通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。...Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。 Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。 Add：加法层。 Subtract： 减法层。 Maximum：取最大值层。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3乘3)×卷积核个数 SeparableConv2D：二维深度可分离卷积层。不同于普通卷积同时对区域和通道操作，深度可分离卷积先操作区域，再操作通道。...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。
引言 随着深度学习的快速发展，各种神经网络模型涌现出来，CNN、Transformer和MLP（多层感知机）都是其中的代表。它们在不同的领域和任务中表现出色，但在某些方面也存在差异。...本文将对它们进行比较，并探讨它们在不同场景下的优劣势。 CNN：卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)源自生物视觉识别系统,以改进传统神经网络。它采用卷积层、池化层来处理输入图像。...以下是一个简单的CNN示例代码，用于图像分类任务： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 构建CNN模型 model...以下是一个简单的MLP示例代码，用于二分类任务： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 构建MLP模型 model...CNN、Transformer和MLP在不同的领域和任务中具有不同的优劣势。
其原理很简单，它接收两个张量作为输入，并通过逐元素相乘将它们相乘。它可以接收两个形状相同的张量，也可以广播其中一个张量以匹配另一个张量的形状。输出的张量形状与输入张量形状相同。...具体地说，如果我们有两个输入张量 A 和 B ，并且它们具有相同的形状 (batch_size, n) ，那么它们的逐元素相乘的结果 C 可以表示为： C = A \odot B 其中， \odot 表示逐元素相乘...输出：形状与输入相同的张量，其每个元素都是输入张量对应元素的乘积。 该层可以用于许多不同的场景，例如： 将一个张量乘以另一个张量，用于实现元素级别的加权或缩放。...将两个张量进行点乘操作，用于计算两个向量之间的相似度或相关性。 在模型中添加一个可训练的缩放因子，以便模型能够学习数据的缩放。...示例代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 假设输入数据的形状为(batch_size, features)
网络结构LeNet-5的网络结构相对简单，主要由以下几层组成：输入层：接受输入图像数据作为网络的输入。卷积层：通过多个卷积核对输入进行卷积操作，提取图像中的特征。...LeNet-5的代码实现以下是使用Python和Keras库实现LeNet-5算法的示例代码：pythonCopy codeimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras...实际应用场景及示例代码LeNet-5算法除了在手写数字识别上具有较好的准确率外，还可以在其他图像识别任务中应用，比如人脸识别、物体检测等。下面以人脸识别为例，给出使用LeNet-5算法的示例代码。...未适应更复杂的特征：LeNet-5算法采用的激活函数是tanh函数，这意味着模型的非线性表达能力有限。对于更复杂的图像特征，如纹理、形状等，使用更复杂的激活函数或更深的网络结构可能效果更好。...这些算法在处理复杂图像识别任务上具有更好的性能，但相应地也增加了模型的复杂性和计算成本。因此，在选择适合的算法时，需要根据具体任务的需求来平衡模型的性能和资源消耗。
基本原理神经网络由多层神经元组成，每个神经元都有多个输入和一个输出。输入经过一系列加权求和和激活函数的处理后，会得到一个输出值。...应用实例图像分类神经网络在图像分类方面有广泛的应用。以手写数字识别为例，我们可以训练一个具有多个隐藏层的神经网络，将手写数字图像作为输入，输出对应的数字标签。...通过不断优化模型结构和算法，神经网络能够逐渐实现更复杂、更准确的任务。 在实际应用中，我们可以选择不同的网络结构、激活函数和优化算法来适应不同的任务需求。...对数据质量和标签依赖较高：神经网络算法对数据质量和标签的准确性有较高的要求。噪声数据和错误标签可能会显著影响模型的性能。过拟合风险：神经网络算法容易出现过拟合问题，尤其是在训练数据较少的情况下。...过拟合会导致模型在训练集上表现良好但对新样本的泛化能力较差。 类似的算法：决策树算法：决策树算法是一种基于树结构的分类算法，通过对输入特征进行判断和分割来构建决策树模型。
，卡路里作为输出，假设偏差b为90，权重w为2.5，当糖分为5时，卡路里为2.5*5+90=102.5； 多个输入 当我们期望使用多个输入而不是一个时，其实就是将多个输入连接并神经元，计算每个连接权重，...，多个输入拟合的则是超平面； Keras中使用线性单元 最简单的创建线性单元模型是通过keras.Sequential，可以通过dense层来创建上述提到的线性单元模型，对于一个有三个输入，一个输出的线性模型...层，定义神经元的连接，而有些则是用于预处理和转换等； Dropout Dropout层有助于纠正过拟合问题，在每次训练迭代中，随机的去掉网络层中的一部分输入单元，使得模型难以从训练数据学习到错误的模式，...取而代之的是模型会搜索更普遍适用的模式，也就是具有更好的鲁棒性的模式，借此解决过拟合问题； 可以把Dropout看作是一种集成方法，与随机森林类似，Dropout的随机抽取类似随机森林的行抽取和列抽取，...用于将输入特征的量纲统一，避免因为量纲不同导致对于预测结果影响的权重差异； 增加Batch Normalization 可以用在某一层之后： layers.Dense(16, activation='relu
： import os,shutil import tensorflow from tensorflow.keras import models from tensorflow.keras import...RGB 图像 #［形状为 (20, 150, 150, 3)］ #与二进制标签［形状为 (20,)］组成的批量 train_generator = train_datagen.flow_from_directory...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。...总结起来就是两个点： （1）图片生成器，负责生成一个批次一个批次的图片，以生成器的形式给模型训练； （2）对每一个批次的训练图片，适时地进行数据增强处理（data augmentation）； 详细的这个类的内容可以查看这篇文章
这些层可以分组为：输入层 ： 负责将输入向量传递给神经网络。如果我们有一个包含 3 个特征的矩阵（形状 N x 3），则该层将 3 个数字作为输入，并将相同的 3 个数字传递给下一层。...输出层 ： 返回神经网络最终输出的 如果我们进行简单的二元分类或回归，输出层应该只有 1 个神经元（因此它只返回 1 个数字）。在具有 5 个不同类别的多类别分类的情况下，输出层应有 5 个神经元。...这里的最佳参数，在不同的情形下，有不同的解释：在线性回归中，是找到最佳权重w在基于树的模型（比如随机森林）中，它是找到最佳分裂点如下的感知器中，我们希望找到最佳的W（w1，w2，w3）图片我们有一些权重初始化方法...如下图所示图片注意，这些中间层可以具有不同数量的神经元，使用不同的激活函数。每个神经元计算都会有对应的权重，因此添加的层数越多，可训练参数的数量就越大。...tensorflow.keras 还有函数式编程结构，它可用于构建具有多个输入/输出的更复杂的模型。
问题描述 数据增强是一种通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据增强使模型对微小变化更为稳健，从而防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效，这就是keras中的imagedatagenerator类（也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...由生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出尺寸 解决方案 下面是一个辅助脚本，我们将使用它来直观地显示使用ImageDataGenerator类可以实现的所有内容。...= ImageDataGenerator(brightness_range=(0.1,0.9))plot(data_generator) 5、剪切（Shear Intensity） 剪切变换使图像的形状倾斜...这与旋转中的不同，在剪切变换中，我们固定一个轴并将图像以一定的角度拉伸，称为剪切角。这会在图像中创建一种“拉伸”，这在旋转中是看不到的。shear_range以度为单位指定倾斜角度。
，卡路里作为输出，假设偏差b为90，权重w为2.5，当糖分为5时，卡路里为2.5*5+90=102.5； 多个输入 当我们期望使用多个输入而不是一个时，其实就是将多个输入连接并神经元，计算每个连接权重，...，两个输入你和一个平面，多个输入拟合的则是超平面； Keras中使用线性单元 最简单的创建线性单元模型是通过keras.Sequential，可以通过dense层来创建上述提到的线性单元模型，对于一个有三个输入...； 损失函数 损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异，不同的问题使用的损失函数一般也是不同的，例如对于回归问题，即我们要预测的是数值，一个常用的用于回归问题的损失函数为MAE，即平均绝对误差，对于每个预测值...； Dropout Dropout层有助于纠正过拟合问题，在每次训练迭代中，随机的去掉网络层中的一部分输入单元，使得模型难以从训练数据学习到错误的模式，取而代之的是模型会搜索更普遍适用的模式，也就是具有更好的鲁棒性的模式...用于将输入特征的量纲统一，避免因为量纲不同导致对于预测结果影响的权重差异； 增加Batch Normalization 可以用在某一层之后： layers.Dense(16, activation='relu
可以用DeblurGAN模型将模糊的照片变清晰，留住精彩瞬间。 DeblurGAN模型是一个对抗神经网络模型，由生成器模型和判别器模型组成。 生成器模型，根据输入的模糊图片模拟生成清晰的图片。...要求： （1）用该数据集训练DeblurGAN模型，使模型具有将模糊图片转成清晰图片的能力。 （2）DeblurGAN模型能将数据集之外的模糊照片变清晰。 本实例的代码用tf.keras接口编写。...所以在运行时，需要通过会话中的tf.global_variables_initializer函数对其进行初始化，否则会报“SwitchableNorm类中的某些张量没有初始化”之类的错误。...代码第32行，通过定义函数generator_model构建生成器模型。由于生成器模型输入的是模糊图片，输出的是清晰图片，所以函数generator_model的输入与输出具有相同的尺寸。...代码第65行，在使用残差操作时，将输入的数据与生成的数据一起取平均值。这样做是为了防止生成器模型的返回值的值域过大。在计算损失时，一旦生成的数据与真实图片的像素数据值域不同，则会影响收敛效果。
数据扩充是一种用于通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据扩充使模型对较小的变化更鲁棒，因此可以防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...Image Data Generator生成具有实时数据增强功能的批量tensor 图像数据。最好的部分是什么？只需一行代码！ 生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出维度。...Shear Intensity使图像的形状倾斜。这与旋转不同，因为在Shear Intensity中，我们固定一根轴，将图像按照一定的角度进行拉伸，即Shear Intensity。...4.Constant 如果我们想用常数值填充输入边界之外的所有点，则此模式可以帮助我们准确地实现这一点。常量值由cval参数指定。
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