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【他山之石】TensorFlow实现的正确姿势

https://book.douban.com/subject/26976457/ 这本书写的只能说差强人意,知识点介绍的很浅显,内容也不乏错误和误人子弟的地方,今天就记录一下书中第62页使用TF实现解决问题的错误 很多博主直接copy了书中的内容而没有亲自实验,比如Tensorflow实现训练解决问题(https://blog.csdn.net/qq_38702419/article/details 我们可以在Tensorflow Neural Network Playground站(http://playground.tensorflow.org/)上可视化用于的全连接,现在我们使用TF 可以看出失去了偏置值,的表征能力明显下降。这相当于在后一层对前层的输出线性变换时无法进行平移,而只能简单的加权。 在Playground中可视化一下各个元的特征图,可以看出具有偏置的隐藏层的四个节点像是割圆法的四条切线,重叠在一起时大致将圆的轮廓勾勒出来。

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构建深度实现猫的

更新模型参数 预测正确率 两层模型 L层模型 预测自己的图像 模型的使用 两层模型的使用 L层模型的使用 预测自己的图像 参考资料 前言 这次使用一个猫的数据集,我们使用深度来识别这个是猫或者不是猫 在定义之前,需要先对的参数进行初始化,这里两个来初始化,一个是两层的,另一个是L层的。 def predict(X, y, parameters): """ 该函数用于预测l层的结果。 :param X: 您想要标记的示例数据集。 """ m = X.shape[1] n = len(parameters) // 2 # 中的层数。 构建一个具有以下结构的2层:LINEAR - > RELU - > LINEAR - > SIGMOID。

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    使用带有隐层的实现颜色

    前言 导包 加载数据 模型 定义结构 初始化模型的参数 正向传播 计算损失函数 反向传播 更新参数 集成model函数 预测结果 测试其他隐层 调用函数训练 所有代码 参考资料 前言 定义结构 定义结构,比如数据的大小,对应的标签和有多少个隐层。 def layer_sizes(X, Y): """ 定义结构 :param X: 形状的输入数据集(输入大小,示例数量) :param Y: 形状标签(输出尺寸 ,形成一个完整的。 def nn_model(X, Y, n_h, num_iterations=10000, print_cost=False): """ 把上面定义的集成到这个函数 :param

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    Pytorch_第四篇_使用pytorch快速搭建实现任务(包含示例)

    使用pytorch快速搭建实现任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了参数更新 本文介绍利用pytorch快速搭建。即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的来实现功能。 利用pytorch已包装好的库(torch.nn)来快速搭建结构。 利用已包装好的包含各种优化算法的库(torch.optim)来优化中的参数,如权值参数w和阈值参数b。 Build a neural network structure 假设我们要搭建一个带有两个隐层的来实现节点的,输入层包括2个节点(输入节点特征),两个隐层均包含5个节点(特征映射),输出层包括 第有100个点,使用均值为-2,标准差为1的正态布随机生成,标签为1。

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    ) 激活函数 参考: 感谢帮助!

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    实践之情感实践之情感

    实践之情感 最近报名了Udacity的深度学习基石,这是第周的课程,主要是介绍了运用进行情感,课程中是对英文进行了,我这边改为了中文。 拿什么来做情感的依据 我们的一个思路是别统计在 positive 和 negative 中词出现的次数,然后理论上应该某些词在 positive 和 negative 中出现的此处应该是有倾向的, 下一步我们就是要构建了,简单的构建可以参见如何构建一个简单的 import time import sys import numpy as np # Let's tweak our 接着就是构建系统了(老套路) 下面我们不断去析怎么能计算的更快,得出可以去掉某些频度太低的词,以及去除一些在正负观点中都出现的,代表性不是那么强的词 最后我们析了训练出来的的weights 参考 文本情感):深度学习模型

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    14-TextGCN:基于图的文本

    或多或少接触NLP的同学,应该比较清楚目前文本的模型众多,比如Text-RNN(LSTM),Text-CNN等,但是当时很少有关于将用于文本的任务中。 本文提出一种将图卷积模型用于文本的模型,主要思路为基于词语共现以及文本单词之间的关系构建语料库中文本的Graph,然后将GCN学习文本的表示用于文本。 GCN属于一图形,称为消息传递,其中消息(在这种情况下,边缘权重乘以节点表示形式)在邻居之间传递。 接下来我们讨论下图卷积如何用于文本,文本图如何构造。 Text-GCN:基于图的文本 ? 文本Graph的构建 构造“文本”图的细节如下。首先,节点总数是文档 ? 这导致了将来可能的工作,即如何将新文档合并到已构建的图形中。总的来说,我认为本文显示了图的强大能力及其在我们可以定义和构建某种有用图结构的任何领域中的适用性。

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    卷积(猫狗

    卷积(猫狗) 概述 数据来源:kaggle数据 下载地址:从https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data (需要注册,并下载,文件大小800M) 目标 :根据图像识别猫狗 方法:卷积 数据集整理 # 创建新数据集 import os, shutil # 原始数据 original_dataset_dir = '/home/sunqi/python_study binary_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4), metrics=['acc']) 数据预处理 读取图像文件 将JPEG 文件解码为RGB 像素格 生成的四张图片和原始图片内容一致,但是角度方向等存在差异,又可以看做不一致 Dropout减少过拟合 前面的数据增强可以减少一部过拟合,但是不足以完全消除过拟合,因此可以添加一个Dropout层再次减少过拟合 ,但是在验证集上是显著高于未正则化的模型的 结束语 随着学习的增加,数据的运算不断的增加,要是有块GPU就好了 love&peace

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    连载(

    的计算机可以模拟上亿个元。在理论上讲,能完成的工作远远不止这些。(都是废话,下面进入主题) 元的结构 ? 这是一个人工元的结构,模拟了一个生物意义上的元。 轴突的末端出很多条触手,别对应到别的元的树突,这样就完成了信号的传播。在元中,信号的强弱会受到元的处理,对应着人工元的激活函数。 很多个元按照如下方式组合在一起,就模拟人的系统,得到了。一个初级模型。 ? 三:元的功能 1:输入与输出 对于每一个元来讲,输入和输出对于它来讲都十重要。 这样就构成了一个简单模型。 此的功能是预测。我们还需要定义下面一个功能,由于篇幅有限,关于下面的代码,我在下一篇推送中会详细介绍。 大家记住,这是一个没有过训练的,所以的输出和实际输出差距很大(输出在右下角,实际输出就是定义的四组输出),以后我会讲如何训练。到时候会达到惊人的吻合。 ?

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    R算法-算法

    (Artifical Neural Network) (人工),是一种模仿生物(动物的中枢系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型。 现代,是一种非线性的数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。用来探索数据的未知模式。 ? 用到的包”nnet” nnet(formula,data,size,decay,maxit,linout,trace) formula 建模表达式 data 训练数据 size

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    中的多问题

    本小节学习的是多个的问题,上一个小节最后是手写数字的识别,其实这就是一个比较典型的多问题,将采集到的手写数字图片识别为0-9中的一个。 看下面这个图: ? 输入一个图片,我们希望能帮我们把这个图归到四个中的一个。那这个就要有四个输出,用h_{\theta}(x)来表示的话呢,就要按照规定在对应的输出上输出1表示那个图是哪种交通方式会。 上图中,我们的输出有了。那这些输出怎么来的呢?根据前面所学,我们知道只要知道了激活函数、以及各个线上的权值,然后就可以把每个输出上的值通过输入给算出来。 这就需要对图像也进行处理,一个图对应抽取出一个输入向量,就是用一个向量来表示这一个图,而这个图是四个中的哪一个我们事先是知道的。 然后这些东西就是training set. 如下图所示: ? 这样,我们就有了、有了训练集,然后就用这个训练集来为训练出最合适的权值,然后这个就建成了。 我们用这个建成的就可以进行图像的了。

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    -BP

    BP在感知器的基础上,增加了隐藏层,通过任意复杂的模式能力和优良的多维函数映射能力,解决了异或等感知器不能解决的问题,并且BP也是CNN等复杂等思想根源。 1 基本概念 BP是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈,其最核心的特点就是:信号是前向传播,而误差是反向传播。 2 BP结构 BP包含输入层、隐藏层和输出层,其中,隐藏层可有多个,其中,输入层和输出层的节点个数是固定的(别是输入样本的变量个数和输出标签个数),但隐藏层的节点个数不固定。 以具有单隐藏层的BP为例,其结构如下图: ? 3 BP原理公式 以单隐藏层的BP为例,各阶段原理公式如下: 前向传播。 函数是沿梯度的方向变化最快,BP中也是通过梯度下降法更新权重。根据链式法则及上述关系,可以得到权重W和V的变化公式别为: ? ?

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    漫谈图 ()

    从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution): 漫谈图 () 作者: SivilTaram 编辑: Houye 在从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution ): 漫谈图 (一)中,我们简单介绍了基于循环图的两种重要模型,在本篇中,我们将着大量笔墨介绍图卷积中的卷积操作。 接下来,我们将首先介绍一下图卷积的大概框架,借此说明它与基于循环的图的区别。接着,我们将从头开始为读者介绍卷积的基本概念,以及其在物理模型中的涵义。 与GNN似,图卷积也有一个局部输出函数,用于将结点的状态(包括隐藏状态与结点特征)转换成任务相关的标签,比如水军账号,本文中笔者称这种任务为Node-Level的任务;也有一些任务是对整张图进行的 卷积(Convolution) 正如我们在上篇博客的开头说到的,图卷积主要有两,一是基于空域的,另一则是基于频域的。

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    R语言与算法-

    人工中也有大量有局部处理能力的元,也能够将信息进行大规模并行处理 存储与操作:人脑和人工都是通过元的连接强度来实现记忆存储功能,同时为概括、比、推广提供有力的支持 训练:同人脑一样 与我们前面的支持向量机相比,显然的单层感知器不是那么的可信,有些弱。 、线性 尽管当训练样例线性可时,感知器法则可以成功地找到一个权向量,但如果样例不是线性可时它将不能收敛。 三、BP 1、sigmoid函数 回顾我们前面提到的感知器,它使用示性函数作为的办法。 5、BP的实现 (1)数据读入,这里我们还是使用R的内置数据——鸢尾花数据,由于本质是2的,所以我们将鸢尾花数据也为两(将前两均看做第2),按照特征:花瓣长度与宽度做

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    卷积对图片-下

    接上篇:卷积对图片-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每个卷积层之后,会马上进入一个激励层,调用一种激励函数来加入非线性因素,决绝线性不可的问题 上图A中可以通过一条直线来区2种不同型的数据点,然而B就不可以。但是调用激励函数过变换之后就可以对它们进行很好的区。 ? 接下来我们就来看看,是如何被训练的。其实在训练的过程中计算机是通过反向传播算法来调整过滤器的权重值。在讲解反向传播算法之前我们先来看一个比。 通过初始化的权重值,是无法提取准确特征图像 ,因此无法给出任何合理的结论,图片属于哪种别。这时我们就需要反向传播中的损失函数来帮助更新权重值找到想要的特征图像。 这里target就是图片的真实值,output就是图片通过训练出来的值,然后调用均方误差就得到了损失值。

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    卷积对图片-中

    接上篇:卷积对图片-上 5 池层(Pooling Layers) 池层通常用在卷积层之后,池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度,降低计算开销,控制过拟合。 7 更深的卷积结构 一般情况下在卷积结构中不仅仅只有卷积层,池层,全连接层,还有其它一些层穿插在卷积层之间。可以减少出现过拟合,提高学习率,缓解梯度消失等等问题。 在的最后,你也许可以得到一个抽象的物体。如果你想通过可视化方法在卷积中看到更多的信息。 dropout的思想就是,在每次训练的时候随机去掉一些元(30%,50%等等),防止训练出来的权重值过度的适合训练数据。 每次训练的时候都随机去掉一部元,那么每次训练的时候都是全新的似多个训练完毕后来进行投票来决定最佳的权重值,有点像决策树模型。 ?

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    卷积对图片-上

    我们来看看在图像处理领域如何使用卷积来对图片进行。 1 让计算机做图片: 图片就是输入一张图片,输出该图片对应的别(狗,猫,船,鸟),或者说输出该图片属于哪种的可能性最大。 让它返回这个数组对应的可能概率(狗0.01,猫0.04,船0.94,鸟0.02)。 人辨一张船的图片可能是通过图片里船的边缘,线条等等特征。 似的计算机辨一张船的图片也是通过这些底层特征来进行判断,比如图片里的图像边缘和图像轮廓,然后通过卷积建立更抽象的概念。 2 卷积结构 ? 你有一张图片(28X28),把它丢给卷积里面一系列处理层,卷积层(convolutional layer),池层(pooling),全连接层(Fully connected layer也就是上图的 正如之前所说,输出可能是一个或者可能的对应的概率。接着我们需要理解每个一层具体做了什么事情。 3 第一层卷积层(convolutional layer) 卷积里第一层总是卷积层。

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