反向传播（BPN）算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，它用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。 学习 BPN 算法可以分成以下两个过程： 正向传播：输入被馈送到网络，信号从输入层通过隐藏层传播到输出层。在输出层，计算误差和损失函数。 反向传播：在反向传播中，首先计算输出层神经元损失函数的梯度，然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度。接下来用梯度更新权重...

1、适用顺序模型的情况 顺序模型适用于简单的层堆栈，其中每一层正好具有一个输入张量和一个输出张量...

包括卷积神经网络(CNN)在内的各种前馈神经网络模型, 其一次前馈过程的输出只与当前输入有关与历史输入无关. 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)充分挖掘了序列数据中的信息, 在时间序列和自然语言处理方面有着重要的应用. 递归神经网络可以展开为普通的前馈神经网络: 长短期记忆模型(Long-Short Term Memory)是RNN的常用实现. 与一般神经网

LeNet5网络结构 在计算机视觉中卷积神经网络取得了巨大的成功，它在工业上以及商业上的应用很多，一个商业上最典型的应用就是识别支票上的手写数字的LeNet5神经网络。从20世纪90年代开始美国大多数银行都用这种技术识别支票上的手写数字。 实际应用中的LeNet5卷积神经网络共有8层，其中每层都包含可训练的神经元，而连接神经元的是每层的权重。 8层LeNet5神经网络...

一、准备数据集 本篇旨在人脸识别，在百度图片上下载了120张张钧甯的图片，存放在/models/research/object_detection下新建的images文件夹内，images文件夹下新建train和test两个文件夹，然后将120分为100和20张分别存放在train和test中。 接下来使用 LabelImg 这款小软件，安装方法参考这里...

一、软件下载 1、pycharm下载以及anaconda下载，安装位置具体自己设定 2、安装时，路径可以根据需求，安装在除C盘以外的其他盘中，将红色方框内的选项全部打勾，如下： 二、环境安装 1、安装完成后，打开anaconda prompt 2、创建环境(本例中，环境名称为test，将test换为自己想要的名称即可)，同时指定python版本，比如python=3.9...

1 TF依赖视图 TF的依赖视图如图1所示，描述了TF的上下游关系链。 TF托管在github平台，有google groups和contributors共同维护。 TF提供了丰富的深度学习相关的API，支持Python和C/C++接口。 TF提供了可视化分析工具Tensorboard，方便分析和调整模型。 TF支持Linux平台，Windows平台，Mac平台，甚至手机移动设备等各种平台...

一、PyTorch简介 PyTorch 是由 Torch7 团队开源的，这也是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，据该项目官网介绍，是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。 目前除了 Facebook 之外，也有大量的机构正在使用 PyTorch PyTorch 的前身是 Torch...

Tensorflow2.0——卷积神经网络 卷积神经网络 卷积 池化与采样 经典卷积神经网络 LeNet-5 AlexNet VGG GoogLeNet ResNet ResNet实现 比较 Batch

最近，另一个常用的深度学习框架 TensorFlow 也有了自己的高度模块化和高效处理库...

既然是图，则有节点（变量），边（操作（简单函数）） 反向传播通过使用计算图形在Tensorflow，Torch，Theano等深度学习框架中实现。

科研团队面临多样化的计算任务，需要满足不同应用、不同算法的一组高效计算设备，才能事半功倍，例如工程技术领域热门研究项目： 人工智能和机器学习 利用算法和模型来实现智能化和自动化，常用软件包括Python、TensorFlow

众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。如今，随着机器学习和深度学习算法的不断迭代，计算机已经能够以非常高的精度，对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前，此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括：解读肺部扫描影像是否健康，通过移动设备进行面部识别，以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。 下面...

介绍 Airbnb是一个在线市场，允许人们将自己的房产或空余房间出租给客人。每预订3位客人，收取12%和6%的佣金。 该公司自2009年成立以来，已从每年帮助2.1万名客人找到住处，发展到每年帮助600万人度假，目前在90个不同国家的34000个城市列出了惊人的80万套房产。 在本文中，我将使用Kaggle-newyorkcityairbnb开放数据集...

介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习，您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人，无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金，人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀，因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘！ 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋，但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它...

tf.train.get_checkpoint_state函数通过checkpoint文件找到模型文件名。 tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir,latest_filename=None) 该函数返回的是checkpoint文件CheckpointState proto类型的内容...

一、背景 搜索和推荐是互联网应用的两个核心入口，大多数流量都来自于搜索和推荐这两个场景。京东零售按站点，分为主站、京喜、海外站以及一些垂直领域站点。 对于搜索业务来讲，每个站点下会有关键词搜索、下拉发现、以及店铺、优惠券、订单等细分页面的搜索；对推荐业务来讲，依照应用场域不同，划分了大大小小几百种推荐位。 以上每一种业务场景下，都包含了十多种策略环节，需要机器学习模型支持...

零、从LR到SVM再到FM模型 线性模型： 逻辑回归LR： 优势：简单、可解释、易扩展、易并行； 缺点：难以捕获特征组合。 CTR早期用的LR最多，采用【线性模型】+【人工特征组合引入非线性】模式。后面为了解决LR需要人工特征工程的缺陷，大佬们想办法把特征组合能力体现在模型中，如下式子，最后一项是两两特征组合（类似多项式核SVM），...

我们首先来看看RNN的网络结构，如下图所示 xt表示第t,t=1,2,3…步(step)的输入 st为隐藏层的第t步的状态，它是网络的记忆单元。 st=f(u×xt+w×st−1)，其中f一般是非线性的激活函数 ot是第t步的输出，如下个单词的向量表示softmax(Vst) LSTM与RNN LSTM中的控制参数 LSTM中的门 门是一种信息选择式通过的方法sigmoid...

1.VGG-16介绍 vgg是在Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition期刊上提出的。模型可以达到92.7%的测试准确度,在ImageNet的前5位。它的数据集包括1400万张图像，1000个类别。 vgg-16是一种深度卷积神经网络模型，16表示其深度，在图像分类等任务中取得了不错的效果...