现实生活中，机器学习模型训练是数据科学中难度最大和计算成本最高的一种。几十年以来，在单一公理假设训练会覆盖整个模型的影响下，人工智能领域已经开发出了许多技术来提高机器学习模型的训练。最近，来自麻省理工学院的人工智能研究员发表了一篇名为“Lottery Ticket Hypothesis（彩票假设）”的论文，在人工智能领域备受关注。 该论文关注模型分支，挑战原先的假说并提出了一
卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深层的神经网络模型，为什么说它是特殊的神经网络模型呢？一是它的神经元间的连接是非全连接的，另一点是因为同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的。它的这些特点成功的降低了网络模型的复杂度以及减少了权值的数量，这也使得它的网络结构更类似于生物神经网络。今天我们就来用keras来实现CNN，keras是基于Theano和TensorFlow的深度学习库。我曾经演示过如
准备数据和加载数据#准备数据
train_data=torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_data=torchvision.datasets.CIFAR10('./dataset', train=Fa
提示：此篇文章是使用PyTorch框架实现强化学习的系列文章之一。有示例代码详解及自己的一些理解。水平有限，请大家不吝赐教。 文章目录前言一、使用PyTorch构建神经网络1.引入库2.获取环境的状态空间及智能体的动作空间2.定义神经网络类总结 前言在使用某一个深度学习框架时，如TensorFlow或者PyTorch。我认为如果能自己形成一个对框架使用的基本结构，并有自己比较习惯的一套代码方式，虽
2018年马上就要过去了，回首这一年，收获还是蛮多的。所以特地把这些成长的点滴记录下来，以后回头的时候可以记得自己走过的路。2018年本科毕业，没有选择读研的我依然在AI这条路上艰难前行。这一年中，我对深度学习的模型、搭建模型的框架、编程语言和计算底层等有了新的认识。1.神经网络首先从神经网络（NN）开始说起。其实2016年暑假就开始接触机器学习，比如朴素贝叶斯、支持向量机和隐马尔科夫（HMM），
卷积神经网络的分布式训练（一）ResNet该专题是我本科毕设的各个知识点介绍和分析，以及一些实验结果展示。本科毕业了，研究生开学，又进入了一个新的学习阶段，那么趁着有时间就总结一下这个课题，分享给大家~ 如果你觉得对你有帮助，给我点赞吧！小女子能力有限，也欢迎大家批评指正。 目录卷积神经网络的分布式训练（一）ResNet一、ResNet 介绍基本原理层次种类二、网络模型结构设计1、预处理模块2、基
训练一个网络的三要素：结构、算法、权值网络模型一旦选定，三要素中结构和算法就确定了，接下来要对权值进行调整。 神经网络是将一组训练集（training set）送入网络，根据网络的实际输出与期望输出间的差别来调整权值。训练模型的步骤：选择样本集合的一个样本（Ai Bi） （数据 标签）送入网络，计算网络的实际输出Y(此时网络中的权重都是随机的)计算D=Bi -Y(预测值与实际值的差)根据误差D调
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2023-08-30 13:27:59
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RNN 循环神经网络定义： 借助 循环核 提取 时间特征后，送入全连接神经网络，实现连续数据的预测。对比卷积神经网络卷积神经网络CBAPD 五个模块 通过 卷积核 提取空间信息，送入全连接神经网络。eg: 卷积核提取图片特征，送入网络，进行分类。但是对于时间序列的预测，得使用循环神经网络。循环神经网络循环核： 参数时间共享，循环层 提取时间信息。下图是一个记忆体：存储 每个时刻状态 的信息 设定
matlab脚本程序实例源码：clear; clc;%一个简单的BP网络拟合问题 %训练样本的生成 X=-1:0.1:1; %X为输入 这里是在[-1 1]区间内以0.1为步进值（相邻两数的差值）生成的21组数据，用来表示该网络的输入 D=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609... 0.13
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2023-08-02 15:22:16
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前面分析了怎样使用反向传播算法计算代价函数的导数。此处分析一个细节的实现过程：怎样把参数从矩阵展开成向量，以便在高级最优化步骤中的使用需要。具体来讲，我们执行了代价函数，输入参数是 theta，函数返回代价值以及导数值： 然后我们可以将返回值传递给高级最优化算法 fminunc：当然 fminunc 并不是唯一的算法fminunc 的功能是取出这些输入值，即 @costFunction 以及 th
2020年是神经立体渲染（neural volume rendering）爆发的一年。更大的一个领域是神经渲染（Neural rendering），有一篇文章专门进行了介绍。神经体积渲染是指通过追踪光线进入场景并对光线长度进行积分来生成图像或视频的方法。 一般来说，像多层感知器这样的神经网络会将一个函数从光线的三维坐标编码为密度和颜色等数量，然后将其整合以生成图像。输入 【空间坐标+相
Rindow Neural Networks 是一个高级神经网络库.可以使用PHP实现强大的机器学习.它可以为DNN、CNN、RNN 和 Attention 构建机器学习模型内置提供了几个图像分类和文本翻译的案例例子使用的PHP扩展的性能是tensorflow CPU 的两倍不需要安装复杂的环境,安装三个扩展,使用composer即可支持rindow_openblas扩展,可以在windows上使
神经网络一、概述以监督学习为例，假设我们有训练样本集 ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 ，它具有参数 W，b，可以以此参数来拟合我们的数据。 为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示： 这个“神经元”是一个以及截距+1为输入值的运算单元，其输出为，其中函数被称为“激活函数”。 在本教程中，我们选用sigm
# 如何调用训练好的BP神经网络
## 简介
在机器学习中，BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决分类、回归等问题。训练好的BP神经网络可以被保存并用于后续的预测任务。本文将介绍如何调用训练好的BP神经网络，实现预测功能。
## 调用训练好的BP神经网络的流程
首先，我们来看一下整个流程的步骤。可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
# Python调用训练好的神经网络
神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，能够通过学习和训练来解决各种问题。它在图像识别、自然语言处理、数据挖掘等领域有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python调用训练好的神经网络，并给出代码示例。
## 1. 神经网络的基本结构
在介绍如何调用训练好的神经网络之前，我们先来了解一下神经网络的基本结构。神经网络由多个神经元（neuron）组成，它们按照
原创
2023-09-11 05:17:25
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一.linux/bantu系统在python2.7安装tensorflor1.安装pip：sudo apt-get install python-pippython-dev2.安装链接：sudo pip install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-li
在知乎上面看到一篇很好的文章关于 batch Normalization的。对于Batch Noremalization的理解很深刻。BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（对于Sigmoid函数
内容取自李宏毅2021/2022春机器学习课程p18-22当你的Loss值太大时候1.有可能是模型构造有问题 可能模型构造的太简单，导致我们需要的模型不在训练的范围之内。 我们可以重新设计我们的模型，增加模型的弹性：1.增加更多的feature（特点，数据），2.增加更多层数2.可能是优化过程出现问题 我们取的θ并不是真正最小的那个θ 在选出最小的θ的时候会遇到局部最小值和鞍点的问题 我们需要通过
很久以前看过循环神经网络的相关知识，但一直没有推梯度。这次仔细的看了一遍梯度推导。关于循环神经网络的前向理论， 这一篇译文已经有详细的写过了。这里就不赘述了。本文主要记录梯度推导过程，另外补充前向通道之前没有看过的理论。1.前向补充卷积神经网络的主要思想：稀疏交互、参数共享、等变表示。 而循环神经网络的主要思想：图展开、参数共享。1.1 展开图循环系统展开成有向无环图： 表达式： 其中f为状态
线性回归在线性回归中，我们尝试找到可以预测目标与特征变量之间关系的最佳拟合线。简而言之，它借助一些称为“斜率和截距”的估计器，可以帮助我们针对X的每个值找到因变量Y的值。在机器学习领域，线性回归被认为是我们开始时最基本的问题，因为线性回归模型很容易解释，我们任何机器学习爱好者最初都是从执行线性回归模型开始的。在本文中，我们将看到如何使用神经网络来解决线性回归问题，但不使用 Keras，我们将创建一
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2023-08-08 09:58:45
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