问题内容: 对于我的研究生研究,我正在创建一个训练识别图像的神经网络。就像许多示例一样,我要比仅对RGB值进行栅格化,下采样并将其发送到网络的输入要复杂得多。实际上,我使用了100多个经过独立训练的神经网络来检测特征,例如线条,阴影图案等。更像是人眼,到目前为止,它的效果非常好!问题是我有很多训练数据。我向它展示了汽车的100多个示例。然后是一个人的100个例子。然后是100多只狗的样子,等等。这
主要内容:使用TensorFlow实现递归神经网络递归神经网络是一种面向深度学习的算法,遵循顺序方法。在神经网络中,我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络称为循环,因为它们以顺序方式执行数学计算。 考虑以下步骤来训练递归神经网络 - 第1步 - 从数据集输入特定示例。 第2步 - 网络将举例并使用随机初始化变量计算一些计算。 第3步 - 然后计算预测结果。 第4步 - 生成的实际结果与期望值的比较将产生错误。 第5步 -
在了解了机器学习概念之后,现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中,我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于
深度神经网络具有独特的功能,可以帮助机器学习突破自然语言的过程。 据观察,这些模型中的大多数将语言视为单词或字符的平坦序列,并使用一种称为递归神经网络或RNN的模型。 许多研究人员得出的结论是,对于短语的分层树,语言最容易被理解。 此类型包含在考虑特定结构的递归神经网络中。 PyTorch有一个特定的功能,有助于使这些复杂的自然语言处理模型更容易。 它是一个功能齐全的框架,适用于各种深度学习,并为
递归神经网络是一种遵循顺序方法的深度学习导向算法。在神经网络中,我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络被称为循环,因为它们以顺序方式执行数学计算,完成一个接一个的任务。 下图说明了循环神经网络的完整方法和工作 - 在上图中,,,和是包括一些隐藏输入值的输入,即输出的相应输出的,和。现在将专注于实现PyTorch,以在递归神经网络的帮助下创建正弦波。 在训练期间,将遵循模型
主要内容:卷积神经网络深度学习是机器学习的一个分支,它是近几十年来研究人员突破的关键步骤。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 下面给出了两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络。 在本章中,我们将关注第一种类型,即卷积神经网络(CNN)。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。 CNN与任何其他普通神经网络之间的主要区别在于CNN
神经网络的主要原理包括一系列基本元素,即人工神经元或感知器。它包括几个基本输入,如:x1,x2 …… .. xn,如果总和大于激活潜在量,则产生二进制输出。 样本神经元的示意图如下所述 - 产生的输出可以认为是具有激活潜在量或偏差加权和。 典型的神经网络架构如下所述 - 输入和输出之间的层称为隐藏层,层之间的连接密度和类型是配置。例如,完全连接的配置使层L的所有神经元连接到的神经元。对于更明显的定
stacktrace示例(已消毒):
我想在pom.xml中添加一个新的依赖项。eclipse显示错误:“Missing artifact presto:presto-jdbc:jar:0.93”我试图强制更新快照。没办法。 groupId、artifactId是任意命名的吗?如何解决这个问题?(Eclipse中Maven中没有更新依赖项。)
我在一个JBoss Seam应用程序中使用RestEasy,我得到了一个奇怪的异常,这个异常信息不是很丰富。我的Seam 2.2.2.ga应用程序中有以下罐子: jaxrs-api-2.2.0.ga.jar resteasy-jaxrs-2.2.0.ga.jar jboss-seam-resteasy-2.2.0.ga.jar
在过去的几天里,我开始使用deeplearning4j库,我遇到了一个问题。 我的测试和输入数据由25个二进制值组成。训练集包含40行。网络有4个输出值。我的目标是训练网络有尽可能少的错误。 我的神经网络配置: 我会非常感激任何帮助。问候,
我已经实现了下面的神经网络来解决Python中的异或问题。我的神经网络由3个神经元的输入层、1个2个神经元的隐层和1个神经元的输出层组成。我使用Sigmoid函数作为隐藏层和输出层的激活函数: backpropogation似乎是正确的,但我一直得到这个错误,所有的值都变成了“nan”,输出: 你能帮我解决这个问题吗?谢谢你。
介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点,通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn Tree Bank) 数据集,这是一种常用来衡量模型的基准,同时它比较小而且训练起来相对快速。 语
注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户,并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: 飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page,以及Alex Krizhev
辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labels): dataset = dataset.reshape((-1, image_size * imag