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Wolfram :深度

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详解 BP 基本原理及 C 实现

BP(Back Propagation)即反向传播,指的是一种按照误差反向传播来训练的方法。而 BP 即为一种按照误差反向传播的方法训练的,是一种应用十分广泛的。 BP 主要可以解决以下两种问题: 分类问题:用给定的输入向量和标签训练,实现对输入向量的合理分类。 函数逼近问题:用给定的输入向量和输出向量训练,实现对函数的逼近。 本文主要介绍 BP 的基本结构,而后简单介绍用 C 实现必需要用到的法知识(老手请放心跳过),最后一步一步从构建单个元开始到完成整个的构建和训练。 BP 原理 人工元模型 人工元模型如下图所示。 ? 一般元模型包含这样几个要素: 输入:X1、X2、X3......Xn(可以有多个)。 权重:W1、W2、W3......Wn。 至此训练完成,这个模型已能对输入的两组数据准确分类,现在给出解决这个二分类问题的 C

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    R与分类算法-

    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、类比、推广提供有力的支持 训练:同人脑一样 ,人工将根据自己的结构特性,使用不同的训练、学习过程,自动从实践中获得相关知识 是一种运算模型,由大量的节点(或称“元”,或“单元”)和之间相互联接构成。 使用线性,代与上面完全相同,略。 最后再说一点,Delta规则只能训练单层,但这不会对其功能造成很大的影响。从理论上说,多层并不比单层更强大,他们具有同样的能力。 由下图可知,BP是一个三层的: ?

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    卷积处理自然

    在传统的前馈中,我们把每个输入元与下一层的输出元相连接。这种方式也被称作是全连接层,或者仿射层。在CNNs中我们不这样做,而是用输入层的卷积结果来计算输出。 综上所述,处理自然的卷积结构是这样的(花几分钟时间理解这张图片,以及维度是如何变化的。你可以先暂时忽略池化操作,我们在稍后会解释它): ? 由此看来,卷积似乎并不适合用来处理NLP任务。递归(Recurrent Neural Network)更直观一些。 来: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ 在文献中我们常常见到的步长是1,但选择更大的步长会让模型更接近于递归,其结构就像是一棵树。 卷积在自然处理的应用 我们接下来看看卷积模型在自然处理领域的实际应用。我试图去概括一些研究成果。

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    CMU NLP 更新 | 第五讲:句或建模的循环

    AI 研习社获得官方授权,汉化翻译卡耐基梅隆大学的11-747自然处理(2019春季),今天上线第五讲! 我们先来一睹为快—— 第五讲 句或建模的循环 上手视频约 8 分钟 视频内容 翻译 | 龙为材 杨坤 邓燕 钟镕锴 看完是不是不够过瘾!

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    可掌握人类的人工

    年11月11日,据知名科技期刊PLOS ONE报道,来自意大利萨萨里大学(University of Sassari)和英国普利矛斯大学(University of Plymouth)的一组研究人员已成功开发出了一套能够学习人类并和人类进行交流的认知系统 该系统全称为学习自适应人工系统(Aritifical Neural Network with Adaptive BehaviorExploited for Language Learning 在初始状态下,该系统只能通过和人“交谈”来学习人类。这项研究揭示了人类能力形成与发展背后的元活动过程。 人类大脑为何具有、推理和思考等复杂的认知功能?我们可能都问过自己这样的问题。 ANNABELL系统并不需要预设性知识库,它通过和人交谈来学习人类。这主要归功于两个普适性的生物大脑机制:突触可塑性和门控。 门控是指某些元(双稳态元)可以通过其它元的电信号来开或关。当开的时候,这些元从人脑的一部分向另一部分传送电信号;否则的话,它们就不会传送这些电信号。

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    自然处理(四)模型及词向量

    模型 用句子SSS的概率p(S)p(S)p(S)来定量刻画句子。 统计模型是利用概率统计方法来学习参数p(wi∣w1…wi−1)p(w_i|w_1\dots w_{i-1})p(wi​∣w1​…wi−1​),模型则通过学习参数. 模型 根据所用的不同,可以分为 NNLM模型(DNN) RNNLM模型(RNN) NNLM ? frac{\partial \log P(w_i|w_{i-(n-1)\dots w_{i-1}})}{\partial \theta}θ←θ−α∂θ∂logP(wi​∣wi−(n−1)…wi−1​​)​ 词向量 使用词向量作为的初始值,模型训练过程中调整词向量的初值,从而提升模型的优化效果.如基于卷积的文本分类、词性标注等.

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    RBF及Python实现(附

    作者:ACdreamers http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/46327761 RBF能够逼近任意非线性的函数。 当的一个或多个可调参数(权值或阈值)对任何一个输出都有影响时,这样的称为全局逼近。 由于对于每次输入,上的每一个权值都要调整,从而导致全局逼近的学习速度很慢,比如BP。 如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出,则该称为局部逼近,比如RBF。接下来重点先介绍RBF的原理,然后给出其实现。先看如下图 ? ? 正则化的RBF路请参照博客园的文章(链接:http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2591663.html)。 下面是一个比较好的Python的RBF实现。最后提供Github上的一个C++实现的RBF,供日后参考(点击阅读原文查看)。

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    C+从零实现

    作者 | 冰不 01 Net类的设计与初始化 闲少叙,直接开始 既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个类来表示,这里我称之为Net类。 简而之,的包含几大要素: 元节点 层(layer) 权值(weights) 偏置项(bias) 的两大计算过程分别是前向传播和反向传播过程。 02 前向传播与反向传播 前 前一篇文章C++实现之壹—Net类的设计和的初始化中,大部分还是比较简单的。因为最重要事情就是生成各种矩阵并初始化。 链接:https://github.com/LiuXiaolong19920720/simple_net 03 的训练和测试 前 在之前的文章中我们已实现了Net类的设计和前向传播和反向传播的过程 链接:https://github.com/LiuXiaolong19920720/simple_net 04 的预测和输入输出解析 的预测 预测函数predict() 在上一篇的结尾提到了的预测函数

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    C+实现之三—的训练和测试

    在之前的博客中我们已实现了Net类的设计和前向传播和反向传播的过程。可以说的核心的部分已完成。接下来就是应用层面了。 要想利用解决实际的问题,比如说进行手写数字的识别,需要用对样本进行迭代训练,训练完成之后,训练得到的模型是好是坏,我们需要对之进行测试。这正是我们现在需要实现的部分的内容。 还有就是对于的输出进行解析,转换成看起来比较方便的数值。 这一篇的内容已够多了,我决定把对于predict部分的解释放到下一篇。 链接 回复“”获取的Github链接。 你们不要看到送书就忽略代了,一边读书一边调代,理论与实践并重才是王道啊。 继续送书! 圣诞送的三本书已全部抵达幸运小伙伴的手中。 ——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 本次系列一共六篇,每篇送出一种书,三本。

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    作为TensorFlow的底层,你会用C+构建深度吗?

    当我写上一篇文章的时候,我的目标是仅使用 TensorFlow 中的 C++ API 和 CuDNN 来实现基本的深度(DNN)。在实践中,我意识到在这个过程中我们忽略了很多东西。 注意,使用外部操作(exotic operations)训练是不可能的,你面临的错误最有可能就是缺少梯度运算。目前我正在试图将 Python 上的梯度运算迁移到 C++上。 在本文中,我将展示如何使用 TensorFlow 在 C++ 上构建深度,并通过车龄、公里数和使用油品等条件为宝马 1 系汽车进行估价。 归一化的数据被存储在 CSV 文件的第一行,我们需要使用它们重构输出的价格。所以,我们创建 data_set.h 和 data_set.cc 文件来保持代清洁。 它们从 CSV 文件中生成一个浮点型的二维数组,并用于馈送到。 data_set.h data_set.cc 我们必须在 bazel BUILD 文件中添加这两个文件。

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    作为TensorFlow的底层,你会用C++构建深度吗?

    随着 C++ API 的完善,直接使用 C++来搭建成为可能,本文将向你介绍一种简单的实现方法。 注意,使用外部操作(exotic operations)训练是不可能的,你面临的错误最有可能就是缺少梯度运算。目前我正在试图将 Python 上的梯度运算迁移到 C++上。 在本文中,我将展示如何使用 TensorFlow 在 C++ 上构建深度,并通过车龄、公里数和使用油品等条件为宝马 1 系汽车进行估价。 归一化的数据被存储在 CSV 文件的第一行,我们需要使用它们重构输出的价格。所以,我们创建 data_set.h 和 data_set.cc 文件来保持代清洁。 它们从 CSV 文件中生成一个浮点型的二维数组,并用于馈送到

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    自然处理的模型初探

    阅读这篇文章后,您可以知道: 对自然处理领域影响最为深远的结构。 综观那些可以通过深度学习成功解决的自然处理任务。 本教程从自然处理研究的角度对模型进行了相关研究,力图令自然领域的研究人员能跟上技术的发展速度。 循环(Recursive Neural Networks)。 如果您只对其中一种特定类型的应用感兴趣,并想直接阅读相关文献,本节则提供了一些很好的来词嵌入起建模领域,其中训练所得的则用于基于先前词的序列来预测下一个词。 6.训练 这个较长的章节是为新手而写的,它着重于训练的具体步骤。 编器 - 解器(Encoder-Decoder):输入序列在被解为输出序列之前,会编成为固定长度的向量。 11.循环的具体架构 本章节基于上一节的内容,介绍了具体的 RNN 算法。

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    使用TensorFlow训练循环模型

    地址:Github 转载请注明出处:Gaussic 模型 Language Model,即模型,其主要思想是,在知道前一部分的词的情况下,推断出下一个最有可能出现的词。 这可能被你认为是常识,但是在自然处理中,这个任务是可以用概率统计模型来描述的。就拿The fat cat sat on the mat来说。 以上均是传统模型的描述。如果不太深究细节,我们的任务就是,知道前面n个词,来计算下一个词出现的概率。并且使用模型来生成新的文本。 在本文中,我们更加关注的是,如何使用RNN来推测下一个词。 [batch_len, batch_size]) return x, y 参数解析: raw_data: 即ptb_raw_data()函数产生的数据 batch_size: 使用随机梯度下降 ,数据按多个批次输出,此为每个批次的数据量 num_steps: 每个句子的长度,相当于之前描述的n的大小,这在循环中又称为时序的长度。

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    如何用飞桨实现 Bengio 模型?

    但这种方法会有一个很大的问题,那就是前面提到的维度灾难,而这里要实现的模型(Neural Network Language Model),便是用构建模型,通过学习分布式词表示(即词向量 模型能干什么 不过在谈模型前,我们先来看看模型的用途。 那它有什么用呢,如之前提到,模型可以说是现代 NLP 核心之一,无处不在。 模型架构 接下来简单介绍一下这里要实现的结构,借鉴自 Bengio 的典论文 A Neural Probabilistic Language Model 中的模型。 ? 这次在这里介绍模型,并通过 飞桨来实现了一个简单的小例子,主要想做的是: 第一,模型任务在 NLP 领域很重要,想首先介绍一下; 第二,Bengio 这篇模型的论文非常典, 比如说提出了用实现模型,同时还最早提出词表示来解决“维数灾难”问题,通过复现,也好引出之后词向量,还有seq2seq 等话题; 第三,通过用 飞桨来实现这样一个简单例子,可以抛开各种模型与数据复杂度

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    使用Tensor2Tensor和10行代训练尖端翻译

    我通过这个库来使用高级的新架构(特别是Transformer)进行翻译,几乎不需要任何代。 ? 即使我不会说法,我可以用T2T听懂法国团队和客户的话。 每周都有来自大学教授、谷歌和其他大型科技公司的研究人员、甚至是对深度学习有浓厚兴趣的开发人员发布新的架构和新的人工智能研究论文。 T2T为快速、简单的训练和模型制作提供了一个框架,不需要从头开始编写和训练这个。 例如,如果进行NLP,在预处理期间,T2T将使用数字对每个单词进行编,分割训练和测试集,创建词汇表等。 如果你想使用自己的数据集并使用T2T的预编训练模型,则需要创建一个新的问题子类。 这意味着在测试新模型时,你可以非常轻松地调整的大小、批尺寸,学习率,优化器类型等。 训练你最先进的 现在,你已准备好用几行代训练你的

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    C贪吃蛇

    今天笔者为大家展示C写的贪吃蛇游戏,让大家玩一玩自己写的游戏~ 是纯C哦~VC6.0开发 无问题 首先,开始界面: ? 游戏界面如下: ? 部分代截图如下: 笔者VC6.0下编写,测试无问题,可复制代直接到VC6文件下,后缀为.c文件 可以编译通过运行~ ? 详细代请访问C http://www.clang.cc/news/project/2015/0611/93.html

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    c迷宫

    #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> // 来自公众号:c与cpp编程 /*迷宫的数组*/ int maze[100] 该点是可行的,且进行了向东的探索 *3.该点是可行的,且进行了向南的探索 *4.该点是可行的,且进行了向西的探索 *5.该点是可行的,且进行了向北的探索 *6.该点是入口 *9.该点是出口 *-1.该点已遍历完毕四个方向

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    视频解读 | 面向模型的结构自学习方法研究

    作者 | 姜雨帆 责编 | Camel 的结构学习是目前十分受关注的一个研究方向,主要包含结构优化和结构搜索两个方向。 本次报告从两方面对的结构学习进行研究,首先从结构优化的角度,提出了一种动态连接的自动学习方法。 动态的去学习的连接,这种连接生长和剪枝的方式完全和训练相关,参考了训练过程中的梯度,层和层之间信息流传递的有效性,可以更好的对连接进行动态操作,从而得到更紧凑、高效的模型结构。 除此之外,我们还对可微分的结构搜索方法进行改进,移除了原有的局部归一化限制,同时对结构进行采样的更新方法,使得可微的结构搜索过程更稳定、高效。 姜雨帆,东北大学计算机系自然处理实验室研究生,师从肖桐副教授。研究方向为自然处理,已在EMNLP人工智能和自然处理顶级会议发表论文一篇。

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