本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。...有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解，就是先设定一个 gradient 的范围如...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单
如何在Mac系统PyCharm中配置Tensorflow环境 查看Python在Virtualenv虚拟环境中的路径 进入Virtualenv 根目录的bin文件夹：cd /Users/power/Desktop.../xxx/virtualenv.py/bin 执行命令：source activate tensorflow 执行命令：which python，会得到Python在Virtualenv中的路径/Users.../power/Desktop/xxx/virtualenv.py/bin/python 在Preferences中，配置Project Interpreter,添加Virtualenv中Python的路径
TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器，是一个采用数据流图（data flow graphs）用于数值计算的开源软件库。...TensorFlow可以在普通计算机、服务器和移动设备的CPU和GPU上展开计算，具有很强的可移植性，并且支持C++、Python等多种语言。...import tensorflow as tf import numpy as np import time #使用 NumPy 生成随机数据, 总共 2行100列个点. x_data = np.float32...构建训练模型，matmul为矩阵乘法运算 y = tf.matmul(W, x_data) + b #最小均方差 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) #使用梯度下降算法进行优化求解
2、找到keras在tensorflow下的根目录 需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
今天这篇文章源于我最近接的一个小外包，里面需要用到一些web端的可视化。 其实很多朋友也希望自己能够在web端实现可视化，但是却不知道怎么下手。 ?...今天来给大家说说 首先，我们web端想要去显示一些可视化的数据，我们肯定调用别人写好的库是最好的，有哪些呢？ 首推charts.js这个库里面的图表也算是比较丰富的 ?...我们先找到官方文档中的安装，然后我们找到相应的js文件进行下载 ? 在这里我们找到CDNJS，cdn就不多说了，你可以简单理解为某个网站中存储了charts.js文件，我们只需要去引用。 ?...大致的思路搞清楚了，我们就来看看js中哪里是导入数据的。...最终我们就可以在flask中实现可视化操作。 其实今天的文章如果了解前后端的朋友可能会觉得并不难，但是还是有很多的小伙伴会问到，所以也给大家总结了一下。 好了，今天的文章就到这啦，我们下期见。
我们先看看TensorFlow源码中关于RNN隐藏层部分的计算。...这部分代码在TensorFlow源码中的位置是：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py...这两种算法都是基于梯度下降，不同的是BPTT算法是通过反向传播的方式来更新梯度，而RTRL算法则是使用前向传播的方式来更新梯度。目前，在RNN的训练中，BPTT是最常用的参数更新的算法。...BPTT算法和我们在前馈神经网络上使用的BP算法本质上没有任何区别，只是RNN中的参数存在时间上的共享，因此RNN中的参数在求梯度的时候，存在沿着时间的反向传播。...所以RNN中参数的梯度，是按时间展开后各级参数梯度的总和。 本此介绍了简单RNN网络的构造原理，下一篇我们将会以实战的形式介绍如何用TensorFlow实现RNN。
训练算法 RNN 的训练算法为：BPTT BPTT 的基本原理和 BP 算法是一样的，同样是三步： 前向计算每个神经元的输出值； 反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数...---- BPTT 算法的最后一步：计算每个权重的梯度 学习资料中式 6 就是计算循环层权重矩阵 W 的梯度的公式： ? 具体的推导过程如下： ?...因此，神经网络的输出向量也是一个 N 维向量，向量中的每个元素对应着词典中相应的词是下一个词的概率： ? 为了让神经网络输出概率，就要用到 softmax 层作为输出层。...含义就是： 模型预测下一个词是词典中第一个词的概率是 0.03，是词典中第二个词的概率是 0.09。 语言模型如何训练？...一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 用 Tensorflow 建立 CNN 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络 ----
在这一教程中，我们将会使用 TensorFlow 2.0 新特性，并借助深度强化学习中的 A2C 智能体解决经典 CartPole-v0 环境任务。...TensorFlow 2.0 版的宗旨是让开发者们能够更轻松，在深度强化学习上这一理念显然也得到了发扬：在这个例子中，我们的智能体源代码不到 150 行！...，这种算法学习如何在一些具体的步骤中达到一个目标或者最大化；例如，最大化一个游戏中通过一些行动而获得的得分。...损失或目标函数 一般而言，智能体会通过对某些损失函数或目标函数执行梯度下降而提升策略效果。...在 Actor-Critic 中，我们需要训练三个目标函数：利用加权梯度最大化和信息熵最大化提升策略效果，并最小化价值估计误差。
选自freeCodeCamp 作者：Kevin Scott 机器之心编译 参与：李诗萌、路 数据清理是数据科学和机器学习中的重要组成部分，本文介绍了如何在 Tensorflow.js（0.11.1）中处理...本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js...Image 对象是表示内存中图像的本地 DOM 函数，在图像加载时提供可访问图像属性的回调。...我认为 chunkSize 的用处在于防止 UI 一次将太多数据加载到内存中，但并不能 100% 确定。...TensorFlow.js 团队一直在改进 TensorFlow.js 的底层数据 API，这有助于更多地满足需求。
题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示： 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值？ 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
同时，深度学习的影响却不仅局限于图像识别比赛，也深刻影响了学术界和工业界，顶级的学术会议中关于深度学习的研究越来越多，如CVPR、ICML等等，而工业级也为深度学习立下了汗马功劳，贡献了越来越多的计算支持或者框架...，如Nivdia的cuda、cuDnn，Google的tensorflow，Facebook的torch和微软的DMTK等等。...下面我们通过图3和图4来解释BPTT的计算过程。从图3中LSTM的结构可以看到，当前cell的状态会受到前一个cell状态的影响，这体现了LSTM的recurrent特性。...这样就可以从时刻T向后计算任一时刻的梯度，利用随机梯度下降完成权重系数的更新。 ? 图4 BPTT示意图 4、LSTM算法的一些变形 ?...5、总结 本文回顾了LSTM算法诞生的背景与原因，详细分析了LSTM网络训练过程中使用BPTT的细节，并介绍了LSTM算法在*中的应用。
使用成熟的Tensorflow、PyTorch框架去实现递归神经网络（RNN），已经极大降低了技术的使用门槛。 但是，对于初学者，这还是远远不够的。知其然，更需知其所以然。...那么，有一个有趣的问题可以思考一下： 不使用Tensorflow等框架，只有Numpy的话，你该如何构建RNN？ 没有头绪也不用担心。这里便有一项教程：使用Numpy从头构建用于NLP领域的RNN。...输出维度是词汇表中存在的唯一词向量的总数。...变量bptt_truncate表示网络在反向传播时必须回溯的时间戳数，这样做是为了克服梯度消失的问题。...RNN的反向传播 由于RNN中存在三个权重，因此我们需要三个梯度。
深度学习框架介绍几个流行的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，并比较它们的优缺点。...集成分类器探讨集成分类器的概念，如随机森林和梯度提升树，以及它们如何提高分类性能。3.4 第十步：更多聚类技术聚类是无监督学习的重要任务，用于发现数据中的自然分组。本节将介绍一些高级的聚类算法。...层次聚类介绍层次聚类算法，包括凝聚的和分裂的层次聚类方法，并展示如何在Python中实现它们。基于密度的聚类讨论基于密度的聚类算法，如DBSCAN，它们能够处理任意形状的聚类并识别噪声点。...梯度提升在Python中的实现展示如何在Python中使用Scikit-learn或其他库实现梯度提升，并讨论其应用场景。...主成分分析（PCA）介绍PCA的原理和在Python中的实现，以及它在数据压缩和可视化中的应用。t-SNE和UMAP讨论t-SNE和UMAP这两种非线性降维技术，它们在处理高维数据时特别有效。
同时，深度学习的影响却不仅局限于图像识别比赛，也深刻影响了学术界和工业界，顶级的学术会议中关于深度学习的研究越来越多，如CVPR、ICML等等，而工业级也为深度学习立下了汗马功劳，贡献了越来越多的计算支持或者框架...，如Nivdia的cuda、cuDnn，Google的tensorflow，Facebook的torch和微软的DMTK等等。...下面我们通过图3和图4来解释BPTT的计算过程。从图3中LSTM的结构可以看到，当前cell的状态会受到前一个cell状态的影响，这体现了LSTM的recurrent特性。...这样就可以从时刻T向后计算任一时刻的梯度，利用随机梯度下降完成权重系数的更新。 ?...5、总结 本文回顾了LSTM算法诞生的背景与原因，详细分析了LSTM网络训练过程中使用BPTT的细节，并介绍了LSTM算法在*中的应用。
需要注意的是，那对每一个词做处理的cell来说，他并不是只有1个神经元的，而是n个hidden units，这个在tensorflow中是可以设置的，可以看成是神经网络的宽度！...并且在使用梯度下降算法中，每一步的输出不仅依赖当前步的网络，并且还用前面若干步网络的状态。比如，在t=4时，我们还需要向后传递三步，以及后面的三步都需要加上各种的梯度。...需要注意的是，在普通RNN训练中，BPTT无法解决长时依赖问题(即当前的输出与前面很长的一段序列有关，一般超过十步就无能为力了)，因为BPTT会带来所谓的梯度消失或梯度爆炸问题(the vanishing...当然，有很多方法去解决这个问题，如LSTM便是专门应对这种问题的。 因为BPTT具体推导的话占篇幅较大，之后在看看单独一篇来写吧！这里先做个简介。...在实现问题中，我们遇到的大部分序列都是不等长的，如机器翻译中，源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度。
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 使用成熟的Tensorflow、PyTorch框架去实现递归神经网络（RNN），已经极大降低了技术的使用门槛。...那么，有一个有趣的问题可以思考一下： 不使用Tensorflow等框架，只有Numpy的话，你该如何构建RNN？ 没有头绪也不用担心。这里便有一项教程：使用Numpy从头构建用于NLP领域的RNN。...输出维度是词汇表中存在的唯一词向量的总数。...变量bptt_truncate表示网络在反向传播时必须回溯的时间戳数，这样做是为了克服梯度消失的问题。...RNN的反向传播 由于RNN中存在三个权重，因此我们需要三个梯度。
在前一篇教程中，我们从头开始实现了RNN，但并没有深入到BPTT如何计算梯度的细节中去。在本部分，我们将对BPTT做一个简短的介绍，并解释它和传统的反向传播有什么不同。...的不同梯度做了加和。在传统神经网络中，不需要在层之间共享参数，就不需要做任何加和。在我看来，BPTT是应用于展开的RNN上的标准反向传播的另一个名字。...在代码中，BPTT的一个简易实现如下： def bptt(self, x, y): T = len(y) # Perform forward propagation o, s...消失梯度问题不仅出现在RNN中，同样也出现在深度前向神经网中。只是RNN通常比较深（例子中深度和句子长度一致），使得这个问题更加普遍。...很容易想到，依赖于我们的激活函数和网络参数，如果Jacobian矩阵中的值太大，会产生梯度爆炸而不是梯度消失问题。梯度消失比梯度爆炸受到了更多的关注有两方面的原因。
选自sjmielke.com 机器之心编译 机器之心编辑部 说到当前的深度学习框架，我们往往绕不开 TensorFlow 和 PyTorch。...甚至一些研究者，如 Skye Wanderman-Milne，在去年的 NeurlPS 2019 大会上就介绍了 Jax。...结果节点上的梯度是由中间节点的梯度累计而成的。 Jax 则不同，它让你用 Python 函数来表达计算过程，并用 grad( ) 将其转换为一个梯度函数，从而让你能够进行评价。...也许你已经决定看看如 flax、trax 或 haiku 这些基于 Jax 的工具。在看 ResNet 等例子时，你会发现它和其他框架中的代码不一样。除了定义层、运行训练外，底层的逻辑是什么样的？...for start in range(0, len(training_data), bptt_length): batch = training_data[start:start+bptt_length
谷歌背后的目的何在？我们不妨一探究竟。 ? △ TensorBoard完全配置时的样子 由难到易 这事还得从头说起。...2015年，谷歌开源了TensorFlow，里面自带一套帮助检测、理解和运行模型的可视化工具TensorBoard。...TensorBoard中包含了一小组预先确定的通用可视化效果，基本上适用于所有的深度学习应用，比如观察损失随时间的变化，或在高维空间中探索聚类。...然而，在没有可重用的API时，TensorFlow团队外的开发人员添加新的可视化效果比较困难。因此，谷歌决定发布一套统一的API，让开发者能在TensorBoard中添加自定义的可视化插件。...硕士期间创建了一个API并命名为Beholder，Beholder能将训练模型时的数据（如梯度和卷积滤波器等）以视频的形式展示出来，量子位将demo视频搬运了过来： ?
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