一、TensorFlow搭建深层神经网络DNN框架1、初始化变量 2、构建session会话 3、训练算法 4、实现神经网络框架不仅可以缩短编码时间，而且有时还可以实现加速代码的优化。文件tf_utils.py的代码，在主文件中需要导入相应的包：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import m
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2023-11-13 20:22:34
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简介2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时
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2024-05-30 09:19:12
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深度神经网络及训练本篇博文是上一篇博文【PyTorch】深度学习基础：神经网络的后续，上一篇主要是讨论了传统神经网络范畴上的内容。 本篇博文主要介绍深度神经网络、梯度下降算法、优化器及正则化等训练优化技巧。深度神经网络1. 从传统神经网络到深度神经网络①标志：2006年，Geoffrey Hinton提出了一种名叫“深度信念网络”的神经网络，可以使用“贪婪逐层预训练”的策略有效地进行神经网络的训练
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2023-10-18 22:57:53
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这里主要介绍8中实现细节的技巧或tricks：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法。1. 数据增广在不改变图像类别的情况下，增加数据量，能提高模型的泛化能力自然图像的数据增广方式包括很多，如常用的水平翻转（horizontally flip
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2023-09-05 19:03:29
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[Hinton06]提出了RBMs可以堆叠起来以贪婪的方式进行训练以构成深度置信网络（DBN）。DBNs是学习提取训练数据深度结构表征的图模型，为观察到的向量 和 隐藏层 的联合分布建模如下： 其中是k层已RBM的隐藏单元为条件的可见单元的条件性分布。是在RBM顶层的可见-隐藏联合分布。图示如下： DBN和RBM可使用贪婪的层际无监督训练原则是每层的基石，
神经网络在二十世纪五十年代提出，在二十世纪七八十年代几乎一统天下，很多人工智能的研究人员对神经网络寄予了厚望，以为机器的智能化时代随着神经网络的发展而来临。所有人都对这个结构复杂，与人类的神经结构有一定相似性的东西充满了期待，可惜这么多年过去，神经网络似乎陷入了某种困境，而且当年的辉煌也开始黯淡了下来，在分类方面，被支持向量机打得节节败退，而在降维方面，似乎也很难敌过一些统计方法。在21世纪的前十
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2014-05-08 09:03:00
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神经网络在二十世纪五十年代提出，在二十世纪七八十年代几乎一统天下，很多人工智能的研究人员对神经网络寄予了厚望，以为机器的智能化时代随着神经网络的发展而来临。所有人都对这个结构复杂，与人类的神经结构有一定相似性的东西充满了期待，可惜这么多年过去，神经网络似乎陷入了某种困境，而且当年的辉煌也开始黯淡...
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2014-05-08 09:02:00
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这一年来一直在做高效网络设计的工作，2018年即将结束，是时候写一篇关于高效网络设计的总结。首先看看当前业界几个最负盛名的高效网络简介：以上网络的目标主要有三个：权重少、计算少、速度快。这三者之间不存在着严格的相关关系，它们是三个独立的目标。即权重少不代表计算量少；计算量少不代表速度快。高效网络高效的含义比较模糊，有的文章认为计算量小就是高效，有的文章认为速度快即高效。本篇总结主要从速度快入手。速
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2024-08-21 16:59:33
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1.深度置信网络(DBN)DBN 由一层 BP 神经网络和若干层 RBM 栈式叠加而成。最顶层的 softmax 回归层作为标签层输出分类识别的结果， 其余层完成特征提取。DBN 的学习训练过程可以划分为预训练和微调两个阶段。第一阶段为预训练阶段，把网络中任 意相邻两层当作是一个 RBM，即以下层 RBM 模型 的输出作为上层 RBM 模型的输入，利用贪心无监 督学习算法逐层对整个 DBN 模型参
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2023-09-24 22:38:30
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把卷积核裁开，从而减少计算量，是等价计算。比如3x3可以裁成3x1和1x3多通道卷积批量归一化（BN算法），一般用在全连接或卷积神经网络中。 梯度爆炸问题：因为网络的内部协变量转移，即正向传播时的不同层的参数会将反向训练计算时所参照的数据样本分布改变。这就是引入批量正则化的目的。它的作用是要最大限度地保证每次的正向传播输出在同一分布上，这样反向计
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2023-12-13 07:04:22
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深度学习在移动端的应用是越来越广泛，由于移动端的运算力与服务器相比还是有差距，所以在移动端部署深度学习模型的难点就在于如何保证模型效果的同时，运行效率也有保证。今天给大家分享老早之前但是经典的剪枝量化知识。论文：Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huff
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2023-12-10 02:00:14
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吴恩达Deep Learning编程作业 Course2- 改善深层神经网络：超参数调试、 正则化以及优化-第一周作业初始化、正则化、梯度校验1.初始化这一部分我们将学习如何为一个初始的神经网络设置初始化参数，不同的初始化方式会产生不同的效果，现在我们就一起来尝试。首先我们先来了解一下什么样的初始化方法是好的方法：加速梯度下降的收敛增加梯度下降收敛到较低的训练(和泛化)错误的几率1.1 加载数据代
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2023-12-29 19:07:03
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使用了深层网络，当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。在根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对深度网络权值进行更新时，得到的梯度值接近0，也就是梯度消失。计算权值更新信息的时候需要计算前层偏导信息，如果采用了不合适的损失函数，如sigmoid，则容易发生梯度消失情况。解决方法：预训练+微调。Hinton为了解决梯度的问题，提出采取无监督逐层训练方法，其基本思想是每次训练一层隐节点，训练时
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2024-03-26 11:55:01
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神经网络（深度学习）的几个基础概念从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层
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2023-11-09 00:59:59
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深度置信网络
原创
2021-08-19 12:29:48
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这一部分开始，是对深度学习的有关内容进行学习，在机器学习中有涉及到部分有关深度学习的内容，如CNN、autoencoder等比较简单的网络模型。这一部分开始，将对深度学习有一个较为系统的学习和了解。除了基本理论内容外，中间可能穿插一些tensorflow来实现一些东西，也将在这里一并涉及。深度学习中常见的网络结构0.前言机器学习中有一个通用的三步走的策略：1.function set 2. cos
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2023-07-21 12:12:10
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什么是深层信仰网络？深度信念网络是使用概率和无监督学习来产生输出的算法。它们由二进制潜在变量组成，并且包含无向层和有向层。与其他模型不同，深度信任网络中的每一层都学习整个输入。在卷积神经网络中，第一层仅过滤基本特征（例如边缘）的输入，而第二层则重组前一层找到的所有简单模式。另一方面，深度信仰网络在全局范围内运作，并按顺序调节每一层。深度信任网络（DBN）架构网络就像一堆受限的玻尔兹曼机器（RBM）
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2023-11-08 21:07:55
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在第 10 章中，我们介绍了人工神经网络并训练了我们的第一个深度神经网络。但它们是浅层网络，只有几个隐藏层。如果您需要解决一个复杂的问题，例如在高分辨率图像中检测数百种类型的对象，该怎么办？您可能需要训练更深的 DNN，可能有 10 层或更多，每层包含数百个神经元，由数十万个连接连接。训练深度 DNN 不是在公园里散步。以下是您可能遇到的一些问题：您可能会遇到棘手的梯度消失问题或相关的梯度爆炸问题
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2024-08-15 10:34:06
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目录一、深度信念网络（DBN）玻尔兹曼机（BM）受限玻尔兹曼机（RBM）二、生成对抗网络（GAN）生成器（generator）判别器（discriminator）三、循环神经网络（RNN）双向RNN深度RNN递归RNN四、长短期记忆网络（LSTM）4种组成五、卷积神经网络（CNN）卷积是什么掷骰子做馒头做鱼图像处理卷积神经网络特性卷积神经网络分层一、深度信念网络（DBN）深度信念，就是要有至尊宝一
Wide Residual Networks (WRNs)是2016年被提出的基于扩展通道数学习机制的卷积神经网络。对深度卷积神经网络有了解的应该知道随着网络越深性能越好，但是训练深度卷积神经网络存在着这样子那样子的问题，如梯度消失/弥散（gradient vanishing/exploding）。当然除此之外，实验结果也表明越深的网络结构/模型带来的性能提升并不是很明显，反而会需要大量的计算资源
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2024-07-29 23:05:35
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