我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析,不同的更新策略对程序效率的影响。  这两个 GAN 的实现中,有两种不同的训练策略:先训练判
Theano的deep learning例程是用python 2.7的代码写的,因此,在我上文安装的python 3.4环境下是不能运行的。我的目的是把dbn.py跑起来,测试一下mndist数字图片库的识别率。整个过程有点繁琐,问题接连不断。有的具体的出错信息就不贴了,只给出解决办法。也许会有漏掉的问题,回头补充。1. 安装Deep Learning软件包去下载这个文件:DeepLearning
转载 7月前
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# 深度信念网络(DBN)及其PyTorch实现 深度信念网络(DBN)是一种无监督的深度学习模型,由多层的受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠而成。DBN能够有效地从数据中学习特征并进行分类,广泛应用于图像识别、语音识别等领域。本文将介绍DBN的基本原理,并提供PyTorch中的实现代码示例。 ## DBN的基本原理 DBN由多个RBM分层构成。每个RBM层独立训练,之后将上一层的输出作为下一层的
PyTorch - BatchNorm2dflyfish术语问题在《深入浅出PyTorch》这本书中翻译成归一化 在花书《深度学习》书中翻译成标准化 在《深度学习之美》书中翻译成规范化 在《动手学深度学习》书中翻译成归一化 在《深度学习卷积神经网络从入门到精通》书中翻译成归一化 归一化,因为带了一字,容易被理解成将数据映射到[0,1], 而标准化有把数据映射到一个合理的分布的意思,翻译的不统一,容
PyTorch DBN(深度置信网络)是一种深层生成模型,近年来在深度学习领域受到了广泛关注。本文将通过一个全面的流程记录如何在PyTorch实现和部署深度置信网络(DBN),并涉及到环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和扩展部署等各个方面。 ### 环境预检 在开始实现之前,我们需要确保环境的准备符合需求。首先是硬件配置的表格,如下所示: | 硬件组件 | 最低配置 | 推荐
原创 6月前
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# 使用 Python 实现深度置信网络 (DBN) 深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)是一种无监督学习的深度学习模型,可以用于特征提取和生成模型。本文将引导刚入行的小白逐步实现 DBN 的 Python 代码。我们将通过表格展示整个流程,并逐步讨论每一步的代码实现。 ## 1. 流程概述 首先,我们将整个实现过程分为以下几个步骤: | 步骤编号 | 步骤描述
原创 9月前
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# Python实现DBN ## 1. 概述 在本篇文章中,我将教会你如何使用 Python 实现深度置信网络(DBN)。DBN 是一种概率生成模型,由多个受限玻尔兹曼机(RBM)组成,常用于特征提取和分类任务。在接下来的内容中,我会详细介绍实现 DBN 的步骤,并给出相应的代码示例。 ## 2. 实现步骤 ### 步骤概览 以下是实现 DBN 的整体流程: ```mermaid pie
原创 2024-04-16 03:35:07
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在深度学习领域,很多开发者和研究者都在使用 PyTorch 这个强大的框架。然而,关于深度置信网络(DBN)在 PyTorch 中的实现,大家可能会疑惑:“PyTorch 有没有专门的 DBN 函数?”实际上,PyTorch 本身并没有内置的 DBN 函数,但我们可以利用其灵活的特性来构建一个 DBN。接下来,我将详细介绍这个过程中涉及的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法,以及迁移
原创 5月前
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# 实现DBN模型的Python代码实现 ## 整体流程 ```mermaid journey title DBN模型实现流程 section 准备数据 PrepareData(准备数据) section 构建模型 BuildModel(构建模型) section 训练模型 TrainModel(训练模型)
原创 2024-02-28 06:49:47
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一、NumPy简介 NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括: 一个强大的N维数组对象ndrray;比较成熟的(广播)函数库;用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数NumPy的优点:对于同样的数值计算任务,使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多;NumPy中的数组的存储效率和输入输出性
转载 2023-12-12 17:39:41
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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)
读代码0 DBN_MNIST简介1.数据集处理 input_data.py1.1 def maybe_download()1.2 def _read32()1.3 def extract_images()1.4 def extract_labels()1.5 变量说明2. 搭建DBN2.1 参数设置--opts.py2.2 tile_raster_images() 数据集可视化3. 搭建rmb
1 简介电力变压器是电网中重要的设备,是电网中交换能量及传输能量的核心,是电力系统安全运行的重要支撑设备。变压器在运行过程中出现任何事故都将会带来经济损失,甚至引发严重的社会影响。目前针对变压器的故障诊断技术多采用人工智能算法,虽然人工智能算法的引入很大程度上改善了传统诊断方法的不足,使得故障诊断准确率得到了较大的提升,但仍然存在收敛速度慢、稳定性比较差、学习能力有限、不适用于大量样本训练等一系列
原创 2022-05-06 20:42:58
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器       &
原创 2023-08-21 13:09:15
137阅读
1 简介随着智能燃气管网建设工作的飞速发展,负荷预测工作越来越重要。短期负荷预测是城市燃气系统的一项基础工作,其数据对项目规划、运行调度、管网维修以及工程技术分析都具有根本意义,因此寻求有效的短期负荷预测方法以提高预测精度是非常重要的。本文首先深入分析了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法在正常采样率条件下分解结果中可能存在虚假模态分量,而通过傅立叶
原创 2022-02-11 21:59:16
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# Python中的DBN分类及相关示例 深度学习领域中,深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)是一种重要的无监督学习架构,可以用于特征学习和分类任务。DBN在图像识别、语音识别及各种分类任务中表现出色。本文将深入探讨DBN的基本原理,并通过Python代码示例实现一个简单的DBN分类器。 ## 1. 什么是深度置信网络(DBN) 深度置信网络是一种由多个受限玻尔兹
dbm、gdbm、dbhash、bsddb、dumbdb 模块,都是操作数据库文件的模块,打开后都会返回对应数据库类型对象,类似字典,有许多操作和字典操作相同,键和值都是以字符串形式保存。dbm 是简单的数据库接口提供 unix 下“(n)dbm”接口,gdbm 是 GNU 系统的数据库接口实现,dbhash 是 BSD 数据库接口实现,bsddb 是 Berkeley 数据库接口实现,dumbd
# 如何在 Python 中实现 DBN(深度置信网络) 在这篇文章中,我们将一起学习如何在 Python 中实现深度置信网络(DBN)。DBN 是一种深度学习模型,主要用于无监督学习和特征提取。以下是实现 DBN 的基本步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 安装所需的库 | | 2 | 导入库 | | 3 | 定义 DBN 类 | |
原创 2024-09-26 08:18:18
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    目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献??4 Matlab代码?1 概述精确高效的降水预测模型可以更好地反映未来的气候,为管理决策提供重要参考,帮助人们为未来的恶劣天气做好准备。深度信念网络,DBN,Deep Belief Nets,神经网络的一种。既可以用于非监督学习,类似于一个自编码机;也可以用于监督学习,作为分类器来使用。从非监督学习来讲,
1 简介为了提高短期光伏发电预测的准确性,文中采用深度置信网络(DBN)建立了各模型函数的预测模型.通过分析各模型函数的特征,建立了光伏发电模型的功率预测.传统的基于神经网络的功率预测难以训练多层网络,影响其预测精度.DBN采用无监督贪婪逐层训练算法构建了一个在回归预测分析中具有优异性能的多隐层网络结构,已成为深度学习领域的研究热点.DBN连接权重采用结合粒子群优化算法优化,避免出现由随机初始化导
原创 2022-01-04 21:42:32
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