神经网络算法

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 这是随机种子的那个东西 # 1定义神经网络的参数，输入和输出节点 batch_size = 8 w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x-input") y_= tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input') # 2定义前向传播过程，损失函数及反向传播算法 a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) y = tf.sigmoid(y) cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0)) + (1 - y_) * tf.log(tf.clip_by_value(1 - y, 1e-10, 1.0))) train_step = tf.train

作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向。但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及。 　　不过,图深度学习的瓶颈即将被打破。华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能。ModelArt联合图引擎打造的“图神经网络”,让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI。 　　强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 　　尽管图深度学习的前沿性和重要性已受到业界普遍认同,但是在实际落地过程中存在诸多困难: 　　▶已知的图神经网络(GNN)框架多从深度学习框架衍生图的数据组织,但深度学习框架本身对非规则数据考虑欠周,不会提供原生的图数据的支持,存在图数据访问中数据局部性差和对延时敏感等问题。 　　▶某些开源框架中,真正用于训练的计算时间仅占20%~40%,一天之中大量的时间都在等待,并且占用大量的资源数据局部采样、负样本采集等IO密集的操作,人力、时间、资金成本耗费巨大,利用率极低;在图规模大时尤为如此,严重影响了系统端到端的性能。 　　想要突破图深度学习的瓶颈,就必须有一个强大的图分析引擎来弥补深度学习的缺陷。 　　华为云GES图引擎高性能图计算平台,最大支持万亿规模图查询,查询分析一体化,兼顾图计算和图查询的高并发

像遗传算法，模拟退火，免疫算法，粒子群算法，神经网络，蚁群算法，禁忌搜索这样的智能算法，都是 独立于问题 的算法。对于TSP这种NP难问题，不可能有解析的确定的算法去求解全局最优解，只能依靠这种随机搜索算法去求解局部最优解。 这个 “独立于问题” 描述地特别到位，精辟，道出了本质。 来源： https://blog.csdn.net/qq_36607894/article/details/100584628

github上热门深度学习项目 项目名 Stars 描述 TensorFlow 29622 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算。 Caffe 11799 Caffe：深度学习的快速开放框架。 [Neural Style](https://github.com/jcjohnson/neural-style) 10148 火炬实现神经风格算法。 Deep Dream 9042 深梦。 Keras 7502 适用于Python的深度学习库。Convnets，递归神经网络等等。在Theano和TensorFlow上运行。 Roc AlphaGo 7170 由学生主导的独立复制的DeepMind 2016年自然出版物，“用深度神经网络和树搜索掌握Go游戏”（Nature 529,484-489，2016年1月28日）。 [TensorFlow Models](https://github.com/tensorflow/models) 6671 使用TensorFlow构建的模型 Neural Doodle 6275 将您的两位涂鸦变成具有深度神经网络的精美艺术品，从照片生成无缝纹理，将样式从一个图像转移到另一个图像，执行基于示例的升级，但等待......还有更多！（语义样式转换的实现。） CNTK 5957 计算网络工具包（CNTK）。 TensorFlow Examples 5872

　　理论以前写过： https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/11306545.html ，这里根据天气、是否周末、有无促销的情况，来预测销量情况。 function [ matrix,attributes ] = bp_preprocess( inputfile ) %% BP神经网络算法数据预处理，把字符串转换为0,1编码 % inputfile: 输入数据文件； % output： 转换后的0,1矩阵； % attributes: 属性和Label； %% 读取数据 [~,txt]=xlsread(inputfile); attributes=txt(1,2:end); data = txt(2:end,2:end); %% 针对每列数据进行转换 [rows,cols] = size(data); matrix = zeros(rows,cols); for j=1:cols matrix(:,j) = cellfun(@trans2onefalse,data(:,j)); end end function flag = trans2onefalse(data) if strcmp(data,'坏') ||strcmp(data,'否')... ||strcmp(data,'低') flag =0; return ; end flag =1;

直观理解反向传播法 反向传播算法其实就是 链式求导法则 的应用。按照机器学习的通用套路，我们先确定神经网络的目标函数，然后用 随机梯度下降优化算法 去求目标函数最小值时的参数值。 反向传播算法 损失函数与正则化项 假设我们有一个固定样本集 \(\{(x^{(1)},y^{(1)}),···,(x^{(m)},y^{(m)})\}\) 它包含m个样本。我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲，对于单个样例(x,y)，其代价函数为： \[J(W,b;x,y)=\frac{1}{2}||h_{W,b}{(x)}-y||^2\] 这是一个 平方误差损失函数 。(这里的 \(\frac{1}{2}\) 是当求导时，平方会产生一个2， \(\frac{1}{2}*2=1\) 进行平均不让2累积) 对于包含m个样本的数据集，我们可以定义整体的损失函数为： \[J\left(W,b\right)=\left[\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m{J\left(W,b;x^{\left(i\right)},y^{\left(j\right)}\right)}\right]+\frac{\lambda}{2}\sum_{l=1}^{n_l-1}{\sum_{i=1}^{s_l}{\sum_{j=1}^{s_{l+1}}{\left(W_{ji}^{\left(l\right)}

卷积神经网络的前向传播 1.输入层---->卷积层 　　输入是一个4*4 的image，经过两个2*2的卷积核进行卷积运算后，变成两个3*3的feature_map 以卷积核filter1为例(stride = 1 )： 计算第一个卷积层神经元$ o_{11} $的输入: $$ \begin{align} net_{o11} \nonumber & = conv(input, filter)\nonumber\\ & = i_{11}\times h_{11}+i_{12}\times h_{12}+i_{21}\times h_{21}+i_{22}\times h_{22}\\ & = 1\times 1+0\times (-1)+1\times 1+1\times (-1) = 1\nonumber \end{align} $$ 神经元$ o_{11} $的输出：（此处使用Relu激活函数） $$ \begin{align} out_{o11} \nonumber & = activators(net_{o11})\\ & = max(0, net_{o11})=1 \end{align} $$ 其他神经元的计算方式相同 2.卷积层---->池化层 计算池化层$ m_{11} $的输入(取窗口为 2 * 2),池化层没有激活函数 $$ \begin{align} net_{m

朋友们，我是床长! 如需转载请标明出处： http://blog.csdn.net/jiangjunshow 在大多数时候，你是没有足够的图像来训练深度神经网络的。本文将教你如何从小样本数据快速学习你的模型。 为什么我们关心小样本学习？ 1980年， Kunihiko Fukushima 提出了第一个 卷积神经网络 。从那时起，由于计算能力的不断提高和机器学习社区的巨大努力，深度学习算法在与计算机视觉相关的任务上从未停止过提高它们的性能。2015年，何凯明和他在微软的团队报告说，他们的模型在对来自 ImageNet 的图像进行分类时表现优于人类。在那时候，有人可能会说，计算机在利用数十亿图像来解决特定任务方面变得比我们更强。欢呼！ 然而，如果你不是 Google 或者 Facebook，你就不可能总是能够用这么多的图像来构建一个数据集。当您从事计算机视觉工作时，有时您必须对每个标签只有一个或两个样本的图像进行分类。在这场比赛中，人类仍将被打败。给婴儿看一张大象的照片，从现在起他们永远不会认不出大象。如果你对 Resnet50 做同样的事情，你可能会对结果感到失望。从少数的样本中学习的这个问题，被称为小样本学习(few-shot learning)。 近几年来，小样本学习的问题引起了研究界的广泛关注，并形成了许多优雅的解决方案。目前最流行的解决方案是使用元学习(meta

动图示例实在太好 图像、神经网络优化利器:了解Halide Oldpan 2019年4月17日 0条评论 1,327次阅读 3人点赞 前言 Halide是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言，全称领域专用语言。主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速，我们有必要对其有一定的了解。因为不论是传统的图像处理方法亦或是深度学习应用都使用到了halide的思想。 其中，在OpenCV(传统图像处理库)中部分算法使用了Halide后端，而TVM(神经网络编译器)也是用了Halide的思想去优化神经网络算子。 那么Halide到底是干嘛用的，看上面那张图，同样的一个算法处理(局部拉普拉斯变换)，使用直接的C++语言写出来算法速度很慢，Adobe公司使用3个月对这个算法进行了优化(手工优化)使这个算法的速度快了10倍，但是如果你使用了Halide，只需要几行代码，就可以使这个算法比之前普通直接的算法快上20倍。 一句话来说，Halide大大节省了我们手动优化底层算法的时间，让我们只需要关心算法的设计。 Halide为什么可以优化算法 Halide的特点是其图像算法的计算的实现（Function和Expression）和这些计算在计算硬件单元上的调度（Schedule）是分离的

卷积神经网络 （Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一种 具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。我们通俗的印象在于卷积神经网络有利于图像处理。 一：在图像处理上卷积神经网络比全连接网络有什么优势 如果用 全连接前馈网络 来处理图像时，会存在以下两个问题： 　　 1） 参数太多： 如果你是一个100*100（RGB）图片，那么你的输入数目（输入神经元）就会有（30000），问题在于许多图片远远比这个大，如果是1000*1000（RGB）图片，那么输入层就会需要（3000000）个连接（神经元）,这无疑是一个很庞大的数字。每个连接都对应一个重参数。随着隐藏层神经元数量的增多，参数的规模也会急剧增加。这会导致整个神经网络的训练效率会非常低，也很容易出现过拟合。 　 2） 局部不变形特征： 自然图像中的物体都具有局部不变性特征，比如尺度缩放、平移、旋转等操作不影响其语义信息。而全连接前馈网络很难提取这些局 部不变特征，一般需要进行数据增强来提高性能。 这种全连接的方法用在图像识别上面就显得太"笨"了，因为图像识别首先得找到图片中各个部分的"边缘"和"轮廓"，而"边缘"和"轮廓"只与相邻近的像素们有关。 卷积神经网络(CNN)就派上用场了，卷积神经网络可以简单地理解为，用滤波器(Filter)将相邻像素之间的"轮廓"过滤出来。 二