提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、初始化参数1.1 初始化为01.2 初始化为随机数1.3 抑梯度异常初始化二、正则化2.1 不使用正则化2.2 L2正则化2.3 dropout正则化2.4 其他正则化2.4.1 正则化数据集 2.4.1 early stopping三、梯度检验前言 前面实验三
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2023-09-04 17:40:25
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相关工作(TSDF-Fusion, DI-Fusion)首先介绍一下这个TSDF-Fusion，这个是一种非常经典的显示表达，最早于1996年提出。它是在每一个voxtel里面都会存TSDF值，也可以存颜色值。存储的是在一个很密集的一个个网格中，其保存的几何清晰程度与网格的分辨率相关。如果我们想得到一个比较好的结果，即不在TSDF这一步出现精度损失的话，那么则需要一般512左右的分辨率，也就是说要
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2023-11-16 19:46:59
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神经网络实战数据集一共分为50000训练集，10000测试集。但是我们为了速度考虑选择5000训练，500测试。初始化input_dim：输入数据是32*32彩色的。hidden_dim；隐藏层有十个神经元；num_classes输出十个类别的可能性。weight_scale：权重初始化小一些，reg正则化惩罚力度。#初始化w,b
def __init__(self, input_dim=3*32
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2023-09-17 00:00:38
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深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了LiFeiFei的Sta
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2024-01-16 22:13:43
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本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第四讲第六节的内容，通过tensorflow实现神经网络参数的acc/loss可视化，从而查看网络的训练效果。准确率acc与损失值loss的保存在下面所示的代码中，model.fit执行网络的训练时，已经同步记录了acc和loss的信息，保存在history中。# 第五步，执行训练
history=model.fit( 训练集数据
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2023-10-27 17:00:52
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前方 本文中如有错误请指正。背景 工作中总会遇到各种各样的问题，虽然现在操作txt文件较多，但是总少不了要读写csv，感觉总是把csv文件转成txt多少会有一些不便，因此打算学习一下读写csv的操作，并写出来作为日后的复习笔记。 所谓CSV（逗号分隔值）格式是电子表格和数据库最常用的导入和导出格式。csv模块实现了以CSV格式读取和写入表格数据的类。csv模块reader和wr
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2023-11-24 20:31:47
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简单神经网络训练流程1）设置步长lr，动量值gamma，迭代次数epochs，batch_size等信息，（如果需要）设置初始权重w0； 2）导入数据，将数据切分成batches； 3）定义神经网络框架； 4）定义损失函数L(w)，如果需要，将损失函数调整成凸函数，以便求解最小值； 5）定义所使用的优化算法； 6）开始在epoches和batch上循环，执行优化算法： 6.1）调整数据结构，确定数
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2024-04-07 20:47:17
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神经网络是通过梯度方反向传播来更新参数，所需的数据集一般分为训练数据和测试数据，其中训练的数据会根据有监督和无监督学习进行分类。有监督学习对于有监督学习，一般是给网络一个输入，然后再定一个网络应该的输出的数据，称为标签（label）。 然后输入数据X，会得到一组输出Y，将这个Y与X对应的Y_label进行对比，比较二者之间的差值（一般用mse或者交叉熵来刻画），然后通过这个差值去调整网络中的W和b
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2023-08-09 20:39:24
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通过TensorFlow2.0训练神经网络模型TensorFlow v1中神经网络模型的训练TensorFlow v2中神经网络的训练梯度下降法反向传播参考资料 在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法（backpropagation），其工作流程如下图： 如图所示，反向传播算法实现了一个迭代的过程。每次迭代的开始，都选取一部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后，这个b
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2023-08-21 12:32:15
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训练神经网络的算法有成千上万个，最常用的有哪些，哪一个又最好？作者在本文中介绍了常见的五个算法，并从内存和速度上对它们进行对比。最后，他最推荐莱文贝格－马夸特算法。 用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多，各具不同的特征和性能。 问题界定 神经网络中的学习问题是以损失函数f的最小化界定的。这个函数一般由一个误差项和一个正则项组成。误差项评估神经网络如何拟合数据集
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2023-08-04 17:01:05
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首先想要说明构建的这个神经网络的基本结构，还是利用mnist数据集进行训练，然后因为是最简单的神经网络,所以我们设定的网络结构是两层，然后第一层256个神经元，第二层是128个神经元，既然这样的话我们就可以计算出W1,W2,b1,b2的·个数。因为输入是784个，而第一层的神经元的个数是256个所以第一层的权重w的个数就是784*256，对应的应为第一层有256个神经元所以，对应L1有256个bi
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2023-08-12 14:55:25
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1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。表2 国内男子跳高运动员各项素质指标序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举() 12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21
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2024-04-30 01:26:02
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1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。表2 国内男子跳高运动员各项素质指标序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举() 12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.41
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2023-07-04 11:46:19
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OptimizationCritical Point是Saddle Point还是Local Point？现在我们要讲的是Optimization的部分，所以我们要讲的东西基本上跟Overfitting没有什么太大的关联，我们只讨论在做Optimization时，如何把gradient descent做得更好，那为什么Optimization会失败呢？你常常在做Optimization时，会发现随
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2024-04-07 22:08:47
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传统的神经网络存在问题
第一，就是改变我们一直用的代价函数，把最小二乘改成交叉信息熵。第二;正则化方法，这样会使得我们的算法在处理数据的时候有更好的泛化能力。第三：改变初始化权重的方式，记得吗？在前面我们谈到如何初始化权重和biase的时候我们是用标准正态分布随机初始化的。并且如何正确的选择超参数等等。这些方法都会对我们前面用的手写数字识别有很大的帮助。
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2023-06-05 09:08:43
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前言 卷积神经网络发展非常迅速，应用非常广阔，所以近几年的卷积神经网络得到了长足的发展，下图为卷积神经网络近几年发展的大致轨迹。 1998年LeCun提出了 LeNet，可谓是开山鼻祖，系统地提出了卷积层、 池化层、全连接层等概念。2012年Alex等提出 AlexNet，提出 一些训练深度网络的重要方法或技巧，如 Dropout、ReLu、GPU、数据增强方法等，随后各种各样的深度卷积神经网
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2023-11-24 22:52:10
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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
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2024-03-03 11:25:16
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【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一 、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果 Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成，每张均为28*28像素的黑白图片。一 、下载数据集from pathlib import Path
import requests
DATA_PATH = Path("data
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2023-10-10 11:48:24
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GoogleNet神经网路结构一个 inception 模块的四个并行线路如下： 1.一个 1 x 1 的卷积，一个小的感受野进行卷积提取特征 2.一个 1 x 1 的卷积加上一个 3 x 3 的卷积，1 x 1 的卷积降低输入的特征通道，减少参数计算量，然后接一个 3 x 3 的卷积做一个较大感受野的卷积 3.一个 1 x 1 的卷积加上一个 5 x 5 的卷积，作用和第二个一样 4.一个 3
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2023-06-09 22:43:25
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神经网络训练是一个非常复杂的过程，在这过程中，许多变量之间相互影响，因此我们研究者在这过程中，很难搞清楚这些变量是如何影响神经网络的。而本文给出的众多tips就是让大家，在神经网络训练过程中，更加简单方便的加速训练网络。当然，这些tips并不是训练网络的必要过程，而是作为一些启发式建议，让大家更好的理解自己手上的工作任务，并且有针对性的选择合适的技术。首先，选择一个很好的初始训练状态，是一个很广泛
