由cora.content和cora.cities文件构成。共2708个样本,每个样本的特征维度是1433。
上述步骤是我们使用TensorFlow进行算法设计与训练的核心步骤,贯穿于具体实践中。
发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去,我说怎么计算出来的step不对劲。
在最基本的 RNN 中,单元(方框)中的操作和全连接层没什么区别,都是线性变换和激活。它完全可以看做多个全连接层的横向扩展。
Rose小哥今天主要介绍一下MNE-Python中进行脑电图处理和事件相关电位(ERP)。
有后台留言问,代码是在哪里运行的。这里说明一下,案例介绍的代码均在jupyter notebook中运行的,当然这些代码也可以在PyCharm等IDE中运行(不过可能存在在不同环境下代码需要稍微改动的情况。)
链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码:2xq4
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms, utils, datasets !pip install tensorboardcolab from tensorboardcolab import
本人近期开始尝试基于pytorch框架,从原理上理解深度学习。在这几个demo中将会展示一些基本的操作及其效果,并基于个人的一点粗浅理解进行原理描述,如有不当之处还请指正。
MNIST 识别手写数字练习 导入包、数据 from keras.datasets import mnist import matplotlib.pyplot as plt (X_train, Y_train),(X_test, Y_test) = mnist.load_data() from keras import Model, Input, metrics, optimizers from keras.layers import Dense, Conv2D, Activation, MaxPool2D
本文在调参记录21的基础上,将残差模块的个数,从60个增加到120个,测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10图像集上的效果。
TensorFlow的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。
本文在调参记录23的基础上,增加卷积核的个数,最少是64个,最多是256个,继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在cifar10数据集上的效果。
由于调参记录18依然存在过拟合,本文将自适应参数化ReLU激活函数中最后一层的神经元个数减少为1个,继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。
导入数据,并进行预处理。我们使用国际航班乘客数据集,由于它不存在于任何现有库中,我们需要先下载它。
在调参记录16的基础上,增加了两个残差模块,继续测试其在Cifar10图像集上的效果。
本文在调参记录10的基础上,在数据增强部分添加了zoom_range = 0.2,将训练迭代次数增加到5000个epoch,批量大小改成了625,测试自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10图像集上的效果。
import datetime import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms, utils, datasets from tensorflow import summary %load_ext t
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105590515
Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters,来源:http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/
本文介绍了如何使用TensorFlow实现逻辑回归分类器对Iris数据集进行分类,并对比了sklearn中逻辑回归的分类效果。通过实验,发现TensorFlow的逻辑回归分类器在测试集上的准确率高于sklearn。
本文将残差模块的数量增加到27个。其实之前也这样做过,现在的区别在于,自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层中的神经元个数设置成了特征通道数量的1/16。同样是在Cifar10数据集上进行测试。
本文在调参记录20的基础上,将残差模块的个数,从27个增加到60个,继续测试深度残差网络ResNet+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的表现。
自适应参数化ReLU是一种动态ReLU(Dynamic ReLU)激活函数,在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics,在2020年1月24日(农历大年初一)录用,于2020年2月13日在IEEE官网发布预览版。
【哈工大版】Dynamic ReLU:自适应参数化ReLU及Keras代码(调参记录3)
有后台留言问,代码是在哪里运行的。这里说明一下,案例介绍的代码均在jupyter notebook中运行的,当然这些代码也可以在PyCharm等IDE中运行(不过可能存在再不同环境下代码需要稍微改动的情况。)
pytorch会自己扫描train_path下的每一个文件夹(每类图片都位于其类别的文件夹下),并将每一个类映射成数值,比如有4类,类别标签就是[0,1,2,3]。
在之前的调参记录18中,是将深度残差网络ResNet中的所有ReLU都替换成了自适应参数化ReLU(Adaptively Parametric ReLU,APReLU)。
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105628681
从以往的调参结果来看,过拟合是最主要的问题。本文在调参记录12的基础上,将层数减少,减到9个残差模块,再试一次。
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105610584
本文在调参记录6的基础上,继续调整超参数,测试Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函数在Cifar10图像集上的效果。
本文是笔者在学习cycleGAN的代码时,发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略,遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。主要参考:https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate
本文在调参记录10的基础上,将残差模块的数量从27个增加到60个,测试采用自适应参数化ReLU(APReLU)激活函数的深度残差网络,在Cifar10图像集上的效果。
本文在调参记录9的基础上,在数据增强部分添加了shear_range = 30,测试Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函数在Cifar10图像集上的效果。
\[\begin{aligned} f(x) &= \left(x - 4 \right) \left(x - 8\right) + rand \\ &= x ^ 2 - 12 x + 32 + rand \end{aligned} \]
torch.optim集成了很多优化器,如SGD,Adadelta,Adam,Adagrad,RMSprop等,这些优化器自带的一个参数weight_decay,用于指定权值衰减率,相当于L2正则化中的λ参数,注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法,你可以查看注释,参数weight_decay 的解析是:
【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(调参记录6)
[TensorFlow-Examples]https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
本文在调参记录21的基础上,增加卷积核的个数,也就是增加深度神经网络的宽度,继续尝试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。
本文在调参记录10的基础上,将残差模块的数量从27个增加到60个,测试采用Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函数的深度残差网络,在Cifar10图像集上的效果。
本文介绍哈工大团队提出的一种Dynamic ReLU激活函数,即自适应参数化ReLU激活函数,原本是应用在基于振动信号的故障诊断,能够让每个样本有自己独特的ReLU参数,在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics,2020年1月24日录用,2020年2月13日在IEEE官网公布。
目录 手写数字识别流程 前向传播(张量)- 实战 手写数字识别流程 MNIST手写数字集7000*10张图片 60k张图片训练,10k张图片测试 每张图片是28*28,如果是彩色图片是28*28*3 0-255表示图片的灰度值,0表示纯白,255表示纯黑 打平28*28的矩阵,得到28*28=784的向量 对于b张图片得到[b,784];然后对于b张图片可以给定编码 把上述的普通编码给定成独热编码,但是独热编码都是概率值,并且概率值相加为1,类似于softmax回归 套用线性回归公式 X[b,784] W[
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105595917
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