深度学习小白——神经网络3(数据预处理,dropout,正则化)

一、数据预处理数据矩阵X,维度是【N*D】N是数据样本数,D是数据维度1.均值减法它对数据中每个独立特征减去平均值,从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点X-=np.mean(X,axis=0)2.归一化先对数据做零中心化,然后每个维度都除以其标准差,实现代码为X/=np.std(X,axis=0)(对每一列)3.PCA和白化(Whitening)先对数据进行零中心化处理,然后

深度学习方法(六):神经网络weight参数怎么初始化

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 神经网络,或者深度学习算法的参数初始化是一个很重要的方面,传统的初始化方法从高斯分布中随机初始化参数。甚至直接全初始化为1或者0。这样的方法暴力直接,但是往往效果一般。本篇文章的叙述来源于一个国外的讨论帖子[1],下面就自己的理解阐述一下。首先我们来思考一下,为什么在神经网络算法(为了简化问题,我们以最基

深度学习--神经网络权重初始化

背景知识:  f(x)=12π√σexp(−(x−μ)22σ2)\ f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }exp(-\frac{(x-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}})使用标准高斯分布对权重和偏向进行初始化问题:会导致学习速度慢根据独立标准高斯分布变量来选择权重和偏置, μ=0\ \mu=0 , σ=1\ \sigma=1 假设神经网络有1000个输

深度学习-32:多层感知机原理

深度学习-32:多层感知机原理深度学习原理与实践(开源图书)-总目录,建议收藏,告别碎片阅读!1 MLP的模型多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构.多层感知器(multilayer Perceptron,MLP)是

深度学习框架比较

源自机器之心编译 https://medium.com/@ricardo.guerrero/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016-5b3ab4010b06#.z8zuthuwmTensorFlow链接:https://www.tensorflow.org/对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlo

主流深度学习框架对比(转)

原文地址:https://blog.csdn.net/zuochao_2013/article/details/56024172深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架也层出不穷,其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon,等等。然而TensorFlow却杀出重围,在

Julia常用包总结(深度学习、数据科学、绘图...updating...)

Julia 常用包ref trend observer零.环境IJulia 是一个以Julia为后端的交互式环境,可以方便的进行交互式编程安装usingadd("IJulia")使用using IJulianotebook()一.数据处理常用的数据处理包包括以下几个方面:1.基本科学计算TODO2.数据I/OCSVDataFrames二.绘图TODO三.机器学习MochaMocha是一个高效的深度

深度学习各网络模型相互转换-MMdnn

Githubhttps://github.com/Microsoft/MMdnn一个全面的,跨框架的解决方案转换,可视化和诊断深度神经网络模型。MMdnn中的“MM”代表模型管理,“dnn”是deep neural network的首字母缩写。通常人们使用深层神经网络的步骤如下:在MMdnn中,我们致力于帮助用户更好地处理他们的工作。我们提供一个模型集合来帮助您找到一些流行的模型。我们提供了一个模

深度学习: global pooling (全局池化)

今天看SPPNet论文时,看到“global pooling”一词,不是很明白是啥概念。上网查了一下定义,在StackOverflow 上找到了答案: 具体回答如下: 说白了,“global pooling”就是pooling的 滑窗size 和整张feature map的size一样大。这样,每个 W×H×CW×H×CW\times H\times C 的feature map输入就会被转化为

TensorRT深度学习推理框架介绍

一.  产生背景       深度学习的发展带动了一批深度学习框架,caffe、tensorflow、pytorch等,对于计算量庞大的CNN,效率一直是大家所关注的,接触过深度网络压缩的同学应该知道网络压缩最关键的两个思路,剪枝和量化。       TensorRT就是量化,将FP32位权值数据优化为 FP16 或者 INT8,而推理精度不发生明显的降低。       关于TensorRT首先要

[深度学习]深度学习框架总结

深度学习库比较库名主语言从语言速度灵活性文档适合模型平台上手难易开发者模式TensorfloC++cuda/python/Matlab/Ruby/R中等好中等CNN/RNNLinux,OSX难Google分布式/声明式CaffeC++cuda/python/Matlab快一般全面CNN所有系统中等贾杨清声明式PyTorcpythonC/C++中等好中等-–中等FaceBookMXNetc++cud

MMdnn:模型在不同深度学习框架转换

参考:Github:Microsoft/MMdnn         微软亚洲研究院AI头条MMdnn 是一套帮助用户在不同深度学习框架之间进行互操作的工具。 例如。 模型转换和可视化。 在Caffe,Keras,MXNet,Tensorflow,CNTK,PyTorch Onnx和CoreML之间转换模型。用于转换,可视化和诊断深度神经网络模型的全面的跨框架解决方案。 MMdnn中的“MM”代表模

【自动驾驶】如何利用深度学习搭建一个最简单的无人驾驶系统

                                                                       新智驾按:本文为新智驾独家专栏,作者系佐思产研研究总监周彦武,新智驾经授权发布。国内最牛的无人驾驶厂家的运算平台是这样的:一个英特尔至强 E5 的 CPU,拥有 12 内核,30MB 的二级缓存,运算能力为 400GOPS/s,功率消耗为 400 瓦(应该是

【深度学习】卷积神经网络(一文弄懂卷积神经网络)

 作者:张雨石自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益。正文之前,先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学

深度学习入门:一文详解BP神经网络

今天来讲BP神经网络,神经网络在机器学习中应用比较广泛,比如函数逼近,模式识别,分类,数据压缩,数据挖掘等领域。接下来介绍BP神经网络的原理及实现。Contents   1. BP神经网络的认识  2. 隐含层的选取  3. 正向传递子过程  4. 反向传递子过程  5. BP神经网络的注意点  6. BP神经网络的C++实现1. BP神经网络的认识   BP(Back Propagation)神

《神经网络和深度学习》之神经网络基础(第二周)课后作业——神经网络思维的逻辑回归

欢迎来到你的第一个编程作业,在这次作业中你将会用逻辑回归去识别一个猫。并且在这次作业中你将会用神经网络的思维去一步一步的去解决这个问题和磨练你的深度学习的直觉。说明:在你的代码中不能使用for或while循环,除非说明明确要你这么做。你将会学习到:1.建立一个学习算法的一般结构,包括初始化参数计算代价函数和它的梯度使用最优化算法(梯度下降)2.用正确的顺序将上面三个函数集合到一个主函数模型里。1

caffe+神经网络+深度学习全零基础系列学习链接

caffe+神经网络+深度学习,系列学习教程0.Neural Networks and Deep Learning(神经网络与深度学习) - 学习笔记https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/6629069.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral1.深度学习涨姿势系列学习http://www.cnblogs.c

深度学习基础——神经网络起步

深度学习基础——神经网络起步原文地址Fundamentals of Deep Learning – Starting with Artificial Neural Network前言 深度学习和神经网络如今驱动着计算机科学的进步,两者拥有强大的通过数据和环境学习获取信息的能力,这也导致他们是机器学习领域的首选手段。 主要内容:什么是神经网络单个神经元如何工作为什么经常用到多层网络神经网络的基本结构

深度学习--你需要了解的八大开源框架

深度学习八大开源框架导读:深度学习(Deep Learning)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征(feature)。作为当下最热门的话题,Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员正在使用的深度学

深度学习——你需要了解的八大开源框架

深度学习——你需要了解的八大开源框架2016-08-05 19:18 0条评论 深度学习八大开源框架导读:深度学习(Deep Learning)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征(feature)。作为当下最热门的话题,Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了