python神经网络

title: 神经网络从经典到卷积 date: 2019-07-21 14:48:14 categories: - 深度学习 tags: - 神经网络 - 卷积神经网络 神经网络是一种模拟人脑神经结构的计算机程序结构，以期能够实现人工智能的机器学习技术。本文将介绍神经网络背后的概念，并介绍如何通过编程实现神经网络。 神经网络基础 机器可以迅速做出大量的算术运算，但是无法处理图像中包含的大量信息。我们怀疑图像识别需要特别的人类智能， 而这是机器所缺乏的，人工智能所讨论的问题正是如此。 简单的学习器 一台基本的机器的工作流程，如下图所示，接受了一个问题并作出相应的思考，得到一个输出结果。 所有有用的计算机系统都应该有一个输入和输出，并在输入和输出之间进行某种类型的计算。我们不能精确知道一些事务如何运行，但我们可以通过模型来估计其运作方式。改进这些模型的方法是通过输出值和真实值之间的比较得到偏移值，进一步调整参数。 以一个简单的分类器为例子，有二维坐标内有两个点系，聚集在两片区域，先要用一条直线将这两类特征分开，即为通过判断在直线的那一端来对这两类进行分类。 我们设计一条经过原点的直线 y = A * x 作为我们分类的依据。这条直线应该基于具体的坐标数值特征将两组点分割开来。 为简化工作，将实例简化为以下的表格。 实例 x坐标 y坐标 类别 1 3.0 1.0 A 2 1.0 3.0

初次离线安装Pytorch-1.3.1cpu版，环境win10/Anaconda3,出错了，请指教？ 由于以前几乎未用过Python及其相关工具，所以对其环境概念和软件模块都不熟悉，现在开始学习用Pytorch设计开发神经网络，依照网上学长们的成功经验安装出现如下 错误， 请知道原因的学长指教该如何办？ 屏幕截图如下： 引用文本 来源： CSDN 作者： lecaixs 链接： https://blog.csdn.net/lecaixs/article/details/103457702

本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 伯乐在线已在 GitHub 上发起「机器学习资源大全中文版」的整理。欢迎扩散、欢迎加入。 https://github.com/jobbole/awesome-machine-learning-cn C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox —Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理 go-porterstemmer —一个Porter词干提取算法的原生Go语言净室实现 paicehusk —Paice/Husk词干提取算法的Go语言实现 snowball —Go语言版的Snowball词干提取器 通用机器学习 Go Learn — Go语言机器学习库 go-pr —Go语言机器学习包. bayesian —Go语言朴素贝叶斯分类库。 go-galib —Go语言遗传算法库。 数据分析/数据可视化 go-graph —Go语言图形库。 SVGo

你要的答案或许都在这里： 小鹏的博客目录 MachineLP的Github（欢迎follow）： https://github.com/MachineLP 代码下载： Here 。 很久以前微信流行过一个小游戏：打飞机，这个游戏简单又无聊。在2017年来临之际，我就实现一个超级弱智的人工智能（AI），这货可以躲避从屏幕上方飞来的飞机。本帖只使用纯Python实现，不依赖任何高级库。 本文的AI基于 neuro-evolution ，首先简单科普一下neuro-evolution。从neuro-evolution这个名字就可以看出它由两部分组成-neuro and evolution，它是使用进化算法（遗传算法是进化算法的一种）提升人工神经网络的机器学习技术，其实就是用进化算法改进并选出最优的神经网络。 neuro-evolution 定义一些变量： import math import random # 神经网络3层, 1个隐藏层; 4个input和1个output network = [4, [16], 1] # 遗传算法相关 population = 50 elitism = 0.2 random_behaviour = 0.1 mutation_rate = 0.5 mutation_range = 2 historic = 0 low_historic = False

从人人上转过来的 前言：本文翻译自deeplearning网站，主要综述了一些论文、算法已经工具箱。 引言： 神经网络（ N eural N etwork）与支持向量机（ S upport V ector M achines，SVM）是统计学习的代表方法。可以认为神经网络与支持向量机都源自于感知机（Perceptron）。感知机是1958年由Rosenblatt发明的线性分类模型。感知机对线性分类有效，但现实中的分类问题通常是非线性的。 神经网络与支持向量机（包含核方法）都是非线性分类模型。1986年，Rummelhart与McClelland发明了神经网络的学习算法 B ack P ropagation。后来，Vapnik等人于1992年提出了支持向量机。神经网络是多层（通常是三层）的非线性模型， 支持向量机利用核技巧把非线性问题转换成线性问题。 神经网络与支持向量机一直处于“竞争”关系。 Scholkopf是Vapnik的大弟子，支持向量机与核方法研究的领军人物。据Scholkopf说，Vapnik当初发明支持向量机就是想"干掉"神经网络（He wanted to kill Neural Network)。支持向量机确实很有效，一段时间支持向量机一派占了上风。 近年来，神经网络一派的大师Hinton又提出了神经网络的Deep Learning算法（2006年）

　英文原文： awesome-machine-learning 　　本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 　　 C++ 　　 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++， C, Python, Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows, Linux， Android and Mac OS 操作系统。 　　 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark 　　 Closure 　　 通用机器学习 Closure Toolbox —Clojure 语言库与工具的分类目录 　　 Go 　　 自然语言处理 go-porterstemmer —一个 Porter 词干提取算法的原生 Go 语言净室实现 paicehusk —Paice/Husk 词干提取算法的 Go 语言实现 snowball —Go 语言版的 Snowball 词干提取器 　　 通用机器学习 Go Learn — Go 语言机器学习库 go-pr —Go 语言机器学习包. bayesian —Go 语言朴素贝叶斯分类库。 go-galib —Go 语言遗传算法库。 　　 数据分析/数据可视化 go-graph —Go 语言图形库。 SVGo —Go 语言的 SVG 生成库。 　　 Java 　　

第一节 基本的操作 点我，所有内容翻译于此链接 什么是PyTorch？ 它是基于Python语言的科学计算工具包，其设计目的包括以下两个方面： 替代Numpy从而可以使用强大的GPU进行计算 一个深读学习的研究平台，致力于提供最大的灵活性与速度 我们开始吧～ Tensors Tensors和Numpy的ndarrays很像，与之不同之处在于Tensor可以在GPU上进行运算从而获得更快的计算速度。 from __future__ import print_function import torch 利用pyTorch构造一个未初始化的5×3的矩阵： x = torch.Tensor( 5 , 3 ) print(x) -9.3921e+17 4.5628e-41 -9.3921e+17 4.5628e-41 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00 0.0000e+00 [torch.FloatTensor of size 5x3] 类似于上一步，构造一个随机(值域为[0,1])初始化的矩阵： x = torch.rand( 5 , 3 ) print(x) 0.9144 0.5597 0.7737 0

点击查看完整代码 http://www.daimapi.com/neuralnetwork5_1/ 该代码利用Python3实现，利用到了深度学习工具包Keras。 Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras的主要特点：1.简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）；2.支持CNN和RNN，或二者的结合；3.无缝CPU和GPU切换。 # -*- coding: utf-8 -*- #DCGAN on MNIST using Keras import numpy as np import time from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Reshape from keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, UpSampling2D from keras.layers import LeakyReLU, Dropout from keras.layers import

1. 前言 金庸小说《射雕英雄传》中，周伯通被东邪“黄药师”困在桃花岛的地洞里。为了打发时间，周伯通就用左手与右手打架，自娱自乐。其武功决窍在于要先“左手画圆、右手画方”，分心二用，保证可以同时使出两种武功，从而使得武力倍增。 于是，一位名叫伊恩·古德费洛的美国人在2014年加拿大蒙特利尔大学读博士的时候想了这样一个方案，也就是说，在两个神经网络中进行“猫和鼠游戏”，一个不断地“造假”，一个不断“验真”，彼此相互追逐，在对抗中不断提高自身的本领。 　　 常见的应用场景： 数据生成——解决数据缺失 在特定的应用场景下，例如医疗领域、能源行业工业化生产，缺少训练数据是应用深度学习的最大障碍。数据增强的传统做法是将原图像拉伸旋转剪切，但这毕竟还是原来的图像，通过使用GAN，能够生成更多类似的数据。 图像编辑 图像编辑好比“美图秀秀”软件中的各种滤镜的升级版，给出一张原始的妹子图片，可以生成出金发版，卷发版，微笑版，还能修改图片中的环境因素。 恶意攻击检测 通过给深度神经网络一些特异生产的训练数据，深度学习生成的模型是可以被黑客攻击，利用甚至控制的。为了对抗这样的逆向攻击（adversarialattacks），可以训练对抗神经网络去生成更多的虚假训练数据作为假想敌，让模型在演习中去识别出这些虚假数据，就如同人类打疫苗，GAN生成的虚假数据让正在做分类的模型更加稳健。 注意力预测

CGAN之deepcolor实践 http://blog.csdn.net/kwame211/article/details/78203862?locationNum=4&fps=1 神经网络2. epoch， iteration， batchsize相关理解和说明 http://blog.csdn.net/qq_20259459/article/details/53943413 百行代码构建神经网络黑白图片自动上色系统 http://blog.csdn.net/uwr44uouqcnsuqb60zk2/article/details/78409868 github代码 deepcolor https://github.com/kvfrans/deepcolor 阅读文章：http://kvfrans.com/coloring-and-shading-line-art-automatically-through-conditional-gans/ 尝试演示：http://color.kvfrans.com 安装程序 前提 Python 2.7，NumPy - Tensorflow 0.12 OpenCV 运行它 1、 make a folder called "results" 制作一个名为“ results ”的文件夹 2、 make a folder called "imgs‘