我们介绍了如何创建和执行图，执行顺序以及如何在不同的计算设备（如 GPU 和 CPU）上执行图。我们还学习了可视化 TensorFlow 计算图 TensorBoard 的工具。...TensorFlow 最近重新命名并在 TensorFlow 中以新名称 TFEstimator 发布了 TFLearn 包，可能是为了避免与 tflearn.org 的 TFLearn 包混淆。...我们将使用 TFSlim 来学习如何在后面的章节中使用预训练的模型，如 VGG16 和 InceptionV3。...TFLearn 可从此链接获得，源代码可在 GitHub 上的此链接获得。...TFLearn 相比，我们获得了相当的精确度。
因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！...如果我们有标记了正面或负面情绪的推文(tweets)数据集，我们就可以使用数据集训练一个分类器，当有一个新的推文时，分类器就可以区分它是正面的或是负面的。 那么哪种方法更好呢？...唯一依赖的工具是tflearn，因为它是目前搭建深度神经网络最简单的工具。...使用pad_sequences函数，将每一条评论都填充（pad）到一个矩阵中。“填充”可以让输入的维度保持一致，将每个序列的指定地方填充为零，直到序列的最大长度（这里设为100）。...我们要做的是使用AMI（Amazon Machine Image，亚马逊系统映像），那上面有我们需要用到的一切工具，包括tensorflow。
通过本文，你将深入了解混淆矩阵的各个方面，包括其基础概念、数学解析，以及如何在Python和PyTorch环境下进行实战应用。...---- 二、基础概念 在深入了解混淆矩阵的高级应用和数学模型之前，我们首先要掌握一些基础的概念和术语。这些概念是理解和使用混淆矩阵的基础。...下一部分，我们将进入代码实战，展示如何在Python和PyTorch环境中使用混淆矩阵进行模型评估。 四、Python实现 混淆矩阵的实现并不复杂，但是用代码来实现它会让理论知识更加具体和实用。...在下一部分中，我们将通过实例来展示如何在实际项目中应用这些概念。 ---- 五、实例分析 理论和代码是用于理解混淆矩阵的重要工具，但将它们应用于实际问题是最终目标。...应用场景的重要性: 混淆矩阵不是一个孤立的工具，它的重要性在于如何根据特定应用场景（如医疗诊断、金融欺诈等）来解读。在某些高风险领域，某些类型的错误（如假负）可能比其他错误更为严重。
当神经网络中隐藏层数量达到3层以上时，就被称为“深度神经网络”，或者“深度学习”。 久闻大名的深度学习，原来就是这么简单。 如果有时间的话，建议你自己在这个游乐场里多动手玩儿一玩儿。...咱们今天将要使用的，叫做TFlearn。 它的特点，就是长得很像Scikit-learn。这样如果你熟悉经典机器学习模型，学起来会特别轻松省力。 实战 闲话就说这么多，下面咱们继续写代码吧。...net = tflearn.input_data(shape=[None, 11]) 注意这里的写法，因为我们输入的数据，是特征矩阵。...tflearn会在我们实际执行训练的时候，自己读入特征矩阵的尺寸，来处理这个数值。 下面我们搭建隐藏层。这里我们要使用深度学习，搭建3层。...积木搭完了，下面我们告诉TFlearn，以刚刚搭建的结构，生成模型。 model = tflearn.DNN(net) 有了模型，我们就可以使用拟合功能了。
例如，Ma等人将一种集成了解调时频特征的深度残差网络，应用于不稳定工况下的行星齿轮箱故障诊断。Zhao等人使用深度残差网络，来融合多组小波包系数，应用于故障诊断。...Theory of the developed DRSNs (深度残差收缩网络的理论) 1.png 【翻译】如第一部分所述，作为一种潜在的、能够从强噪声振动信号中学习判别性特征的方法，本研究考虑了深度学习和软阈值化的集成...这是通过用卷积，取代乘法矩阵，来实现的。卷积核中的参数，比全连接层中的权重，少得多。更进一步地，当参数较少时，深度学习不容易遭遇过拟合，从而能够在测试集上获得较高的准确率。...通常，全局均值池化是在最终输出层之前使用的。全局均值池化可以减少全连接输出层的权重数量，从而降低深度神经网络遭遇过拟合的风险。...在这个特殊模块中，全局均值池化被应用在特征图的绝对值上面，来获得一维向量。然后，这个一维向量被输入到一个两层的全连接网络中，来获得一个尺度化参数。Sigmoid函数将这个尺度化参数规整到零和一之间。
一个世纪后，来自荷兰的诺贝尔奖获得者 Peter Debye 创造了一种解决方案（1909, Debye）。...这就引出了梯度下降方法，几乎每个深度学习模型都使用了梯度下降。 我们假设误差函数是 ? 为了了解任意 X 值的斜率，我们使用它的导数 ?..._2_delta) syn_0 -= X_XOR.T.dot(layer_1_delta) print("Output After Training: \n", layer_2) 反向传播、矩阵乘法以及随机梯度下降的组合令人难以理解...深度神经网络的核心结构一如既往，但现在被应用到了若干个不同问题上。正则化上也有很多提升，起初是一组简化噪音数据的数学函数（Tikhonov, A....深度神经网络的很大一部分创新得益于算力的发展，加快了研究者的创新周期：八十年代中期一台计算机需要一年时间解决的问题，利用今天的 GPU 技术只需要半秒钟。
p=11160 对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。 对于二进制分类问题，所有这些性能指标都很容易获得。...注意，当使用除均等权重之外的任何其他值时，很难找到关于权重的特定组合的合理论证。...在下文中，我们将使用 TP\_i ， FP\_i 和 FN_i 分别在与第（i）个相关联的混淆矩阵中指示真阳性，假阳性和假阴性类。此外，让精度由 P 表示，并由 R 表示。...我们将使用 包中的 confusionMatrix 函数 来确定混淆矩阵： 现在， 可以总结所有类的性能： metrics <- c("Precision", "Recall") print(yClass...平均AUC 0.97 表示该模型很好地分隔了三个类别 多类设置的AUC通用化 单个决策值的广义AUC 当单个数量允许分类时，可使用包装中的roc 确定AUC。
tf.sign tf.inv tf.square tf.round tf.sqrt tf.pow tf.exp tf.log tf.maximum tf.minimum tf.cos tf.sin 主要矩阵运算...使用。...训练时提示写入事件文件到目录(/tmp/tflearn_logs/11U8M4/)。执行命令打开 http://192.168.1.101:6006 看到tensorboard的界面。...使用训练模型预测，在解码时以前一时序输出为输入做预测，就能输出"W I am fine ”。 语料准备。...分别是编码器解码器输入和预测输出； 2）X切分两半，前一半是编码器输入，后一半是解码器输入； 3）编码解码器输出预测值用Y做回归训练 4）训练通过样本真实值作解码器输入，实际预测不会有WXYZ部分，上一时序输出将作下一时序输入
每个Q表得分将是机器人在该状态下采取该行动时将活得的最大预期未来奖励。您将迭代这个直到你找到最佳的答案。 为了学习Q表的每个值，我们使用Q-learning算法。...Q-Learning算法：Q函数 Q函数使用Bellman方程并采用两个输入：状态(s)和动作(a)。 ? 在大多数情况下，因为Q表中的所有值都以0开始，我们可以获得表中每一单元格的Q值。...现在，我们可以使用一种叫做epsilon-greedy的策略。在游戏开始时，epsilon率会更高因为机器人不太了解环境，因此需要花更多的时间来了解它。...Actor-critic方法 每次更新策略时，我们都需要重新采样。计算模型需要多次迭代。 ? 在Actor-critic方法中，我们使用actor来简历策略和评价模型V。...典型的强化学习算法不会从这种经验中学到任何东西，因为它们只是获得了不包含任何学习信号的恒定奖励（在这种情况下：-1）。
p=11160 对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。 对于二进制分类问题，所有这些性能指标都很容易获得。 ...注意，当使用除均等权重之外的任何其他值时，很难找到关于权重的特定组合的合理论证。...在下文中，我们将使用\（TP_i \），\（FP_i \）和\（FN_i \）分别在与第（i）个相关联的混淆矩阵中指示真阳性，假阳性和假阴性类。此外，让精度由\（P \）表示，并由\（R \）表示。...我们将使用 包中的 confusionMatrix 函数 caret来确定混淆矩阵： 现在， 我们可以总结所有类的性能： metrics <- c("Precision", "Recall")print...多类设置的AUC通用化 单个决策值的广义AUC 当单个数量允许分类时，可使用包装中的 multiclass.roc 功能 pROC确定AUC。
几乎每一个深度学习模型中都在使用这个原则。 写成Python： ? 这里要注意的是learning_rate。通过沿斜率相反方向接近最小值。此外，越接近最小值，斜率越小。...反向传播、矩阵乘法和梯度下降组合可能很难包围你的头脑。这个过程的可视化通常是对发生事情的简化。请专注于理解背后的逻辑。 深度神经网络 深层神经网络是输入层和输出层之间具有很多层的神经网络。...这个概念是由Rina Dechter（Dechter，1986）引入的，但在2012年获得了主流关注。不久之后就出现了IBM Watson 的Jeopardy 大胜和谷歌识猫的成功。...用 TFlearn 执行： ? 如您在TFlearn示例中所看到的，深度学习的主要逻辑仍然类似于Rosenblatt的感知器。...不使用二进制Heaviside step function，今天的网络大多使用Relu activition。在卷积神经网络的最后一层，损失等于categorical_crossentropy。
随着数据量的快速增长和计算能力的提升，机器学习在各个领域都有着广泛的应用，如金融、医疗、自动驾驶等。在学习机器学习的过程中，掌握一些基础知识是非常重要的。...本文将介绍机器学习的核心概念、常见算法以及如何在实际问题中应用这些知识。机器学习基础概念1. 监督学习与无监督学习机器学习可以根据学习过程中是否有标签信息，分为监督学习和无监督学习。...混淆矩阵（Confusion Matrix）混淆矩阵用于评估分类模型的表现，尤其是在不平衡数据集上。它展示了真实标签与预测标签之间的对比。示例代码： 使用混淆矩阵评估分类模型。...SVM模型进行预测y_pred = model.predict(X_test)# 计算混淆矩阵cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)# 可视化混淆矩阵sns.heatmap...希望通过本文，你能获得对机器学习的基本理解，并能够使用Python进行实际操作，开始你的机器学习之旅！
接下来，让我们来分析一下数据科学的趋势，并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”...数据可视化就是指如何在正确的时间向正确的人展示数据，以便让他们从中获得价值。...AI前线 • 7小时前 • 技能Get 大数据把 AI 推向了技术炒作的舞台正中央，数据科学和机器学习在各行各业开始崭露头角 AI 前线导读：“2017 年，大数据把 AI 推向了技术炒作的舞台正中央...概率统计学、应用数学和机器学习算法 你需要牢固掌握概率统计学，并学习和掌握一些算法，比如朴素贝叶斯、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、混淆矩阵、ROC 曲线、P-Value 等。...数据可视化就是指如何在正确的时间向正确的人展示数据，以便让他们从中获得价值。
第一行：代码开始时是注释，用来解释代码。 第二行：包含TFlearn库，这让我们可以从谷歌的Tensorflow中使用深度学习功能。...损失曲线显示每个训练步骤的错误数量 使用Tensorboard时，你可以形象化每一个实验，并建立一个直觉来判断每个参数是如何改变训练的。下面是一些你可以运行的示例的建议。...使用FloydHub docs来安装floyd-cli命令行工具。如果你在安装时被困在任何地方，FloydHub会在他们的内部通话聊天中提供支持。...v=byLQ9kgjTdQ 让我们使用TFlearn、Jupyter Notebook和Tensorboard来运行你的第一个神经网络。在安装和登录到FloydHub之后，下载你需要的文件。...它调节了如何在每个学习步骤中调整预测的变化。如果学习速率过高或过低，它可能不会收敛，就像上面的大的学习速率一样。 设计神经网络并没有固定的方法，很多都和实验有关。
开始学习神经网络时，我花了两周的时间进行探索，选择合适的工具，对比不同的云服务以及检索在线课程。但回想起来，我还是希望我可以从第一天就能创建神经网络，这也是这篇文章的目的。 你不需要有任何预备知识。...浅层神经网络 输入-权重-加和-判断 –> （预测值-实际值）*学习率 与神经网络模拟器玩一两个小时，你就可以获得对其的直观感受。 我们将从实现一个简单的神经网络开始，以了解TFlearn中的语法。...这是一个更加健壮的库，但是我发现TFlearn的语法更加简洁易懂。 它们都是运行在Tensorflow之上的高层次框架。 你可以使用你的电脑CPU来运行简单的神经网络。...让我们在FloyHub中使用TFlearn、Jupyter Notebook以及Tensorboard来运行你的第一个神经网络吧！ 安装FloydHub并登陆，下载这份指南中所需的文件。...它规范了如何在每一步学习过程中调节预测中的变化。如果这个学习率太高或者太低都无法收敛，就如上图的大学习率一般。 设计神经网络没有特定的方式。很多是要通过试验来决定。
对于互信息类指标，混淆矩阵中每个元素都应该对互信息值产生贡献。但是 Case 4 中混淆矩阵中若该四个元素有如此特定关系时，它们的互信息值贡献将为零。 由此产生互信息类指标的局部性极值。...拒识分类中混淆矩阵虽然是m乘m+1个元素，但是我们修正其互信息列单元元素计算中不包括最后一列（即拒识类别）。由此将会获得更为合理的分类评价结果。...当混淆矩阵为方阵时， 互信息的修正计算公式等同于常规互信息计算公式。 ? 对二值分类中NI（TNR, TPR）函数作三维图。其中TNR是真阴性率，TPR是真阳性率。...当我们应用这些指标时，应该知道它们的缺陷。 ? 我们对48页中给出的四个混淆矩阵进行具体计算考察，其中常规的分类评价指标也与24个信息论指标一起应用。...先将好判断的快速筛选掉，留下“疑似”的来不断增加证据（如更多特征）或昂贵工具（如多专家会诊）获得更为可靠的结果。由此如何“合理”评价拒识分类是个理论与应用方面的问题。
模型评估：支持交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等评估指标。2. 数据准备在进行机器学习之前，数据的准备至关重要。通常包括数据的加载、清洗和预处理。以下是一个示例，展示如何加载数据并进行预处理。...我们可以使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标。4.1 混淆矩阵混淆矩阵可以帮助我们理解模型的分类性能。...% 计算混淆矩阵confMat = confusionmat(YTest, YPred);% 可视化混淆矩阵figure;heatmap(confMat);title('Confusion Matrix...我们将以一个简单的CNN为例，来演示如何在MATLAB中构建和训练模型。...使用预训练模型对于许多实际应用，使用预训练模型可以大大缩短训练时间并提高性能。MATLAB提供了一些流行的预训练模型，如ResNet、Inception等。
numpy的linspace的到对应区间上的离散点后，再使用sin求出起sin函数值。...TFlearn & lstm_model TFlearn是一个方便我们建模的工具： learn = tf.contrib.learn 调用Estimator来设置模型： regressor = learn.Estimator...和 HIDDEN_SIZE×1的矩阵相乘。...None指的是不使用激活函数。...tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer="Adagrad", learning_rate=0.1) return predictions,loss,train_op 函数的参数X,y，对应着训练时的
这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...最后，让我们看看混淆矩阵，看看类6发生了什么 ? 在混淆矩阵中，真实类在y轴上，预测类在x轴上。
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