http://blog.csdn.net/sunbow0SparkMLlibDeepLearning工具箱,是依据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的算法。在SparkMLlib中的实现。详细SparkMLlibDeepLearning(…
(1)循环神经网络原理RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如,你要预测句子的下一个单词是什么…
写在前面的废话:出了托福成绩啦,本人战战兢兢考了个97!成绩好的出乎意料!喜大普奔!撒花庆祝!傻…………寒假还要怒学一个月刷100庆祝个毛线…………正题:题目是CNN,但是CNN的具体原理和之后会写一篇博客在deeplearning目录下详…
深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别。LSTM(LongShortMemory)是RNN最著名的一次改进,它借鉴了人类神经记忆的长短时特性,通过门电路(遗忘门,更新门)的方式,保留了长时依赖中较为重要的信息,从而使得R…
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代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride、padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xi…
1、计算卷积神经网络的输出尺寸\[n=\dfrac{W-F+2P}{S}+1\]其中:\(N\)代表输出尺寸,\(W\)代表输入尺寸,\(F\)代表卷积核大小,\(P\)代表填充尺寸,\(S\)代表步长2、网络参数量的计算对于CNN而言,每…
原文链接:http://www.cnblogs.com/learn-to-rock/p/5677458.html偶然在网上看到了一个让我很感兴趣的项目Magenta,用Tensorflow让神经网络自动创造音乐。白话就是:可以用一些音乐的风…
前言之前的8.1构建回归模型的重点在于计算图概念,8.2则介绍一些在整个流程中更靠后的部分:损失函数,优化函数,以及一些其他常用的函数.而本片中的重点在于构建计算图,与模型的训练与测试BP代码与讲解设置数据之所以对第一次生成的随机数据进行存…
——原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”(BigdataAILab),欢迎关注。在上一篇文章中,介绍了卷积神经网络(CNN)的算法原理,CNN在图像识别中有着强大、广泛的应用,但有一些场景用CNN却无法得到有效地解决,例如:…
gen_sample_by_captcha.py生成验证码图片#-*-coding:UTF-8-*-"""使用captchalib生成验证码(前提:pipinstallcaptcha)"""fromcaptcha.imageimportIm…
RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单…
1.基础神经网络:输入向量x,权重向量w,偏置标量b,激活函数sigmoid(增加非线性度)优化手段:梯度下降优化,BP向后传播(链式规则)梯度下降优化:1.使用得目标函数是交叉熵c=1/nΣΣ[yj*lnaj^2+(1-yj)*ln(1-…
考虑的输入图像:全连接,隐层神经元的数目为卷积,卷积核的大小为时,步长为10,表示的是输入图像可划分的块数,也即经卷机作用后的输出图像;步长为1,在不考虑步长的前提下,可近似将待学习的参数的数目视为1.全连接层对参数个数的显著提升现考虑图像…
代码:ssdyolo:https://github.com/xiaohu2015/DeepLearning_tutorials