deepnet 是一种基于 GPU 的深度学习算法的 Python 实现，比如：前馈神经网络、受限玻尔兹曼机、深度信念网络、自编码器、深度玻尔兹曼机和卷积神经网络。...Hebel 是一个在 Python 中用于带有神经网络的深度学习的库，它通过 PyCUDA 使用带有 CUDA 的 GPU 加速。...在 Mocha 中通用的随机梯度求解器和公共层的有效实现可以被用于训练深度/浅层（卷积）神经网络，其带有通过（堆叠的）自动解码器的（可选的）无监督的预训练。...其中的训练方式包括使用对比发散法进行提前训练，或使用通常的训练方法（如反向传播和共轭梯度）进行一些微调。...deepnet 实现了一些深度学习架构和神经网络算法，包括 BP、RBM、DBN、深度自编码器等等。 声明：本文系网络转载，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！
Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度（Stochastic Gradient）这样的模型和训练算法的库。...deepnet 是一种基于 GPU 的深度学习算法的 Python 实现，比如：前馈神经网络、受限玻尔兹曼机、深度信念网络、自编码器、深度玻尔兹曼机和卷积神经网络。...在 Mocha 中通用的随机梯度求解器和公共层的有效实现可以被用于训练深度/浅层（卷积）神经网络，其带有通过（堆叠的）自动解码器的（可选的）无监督的预训练。...其中的训练方式包括使用对比发散法进行提前训练，或使用通常的训练方法（如反向传播和共轭梯度）进行一些微调。...deepnet 实现了一些深度学习架构和神经网络算法，包括 BP、RBM、DBN、深度自编码器等等。
本系列的第一本是“深入深度学习”，重点介绍深度学习的基础知识。第二个是使用H2O Deep Learning软件包作为自动编码器来创建一个异常检测器。 在这篇文章中，我们将向您介绍前馈神经网络。...前馈神经网络 为了从一个正式的定义开始，一个前馈神经网络（即一个多层感知器或MLP）由大量简单的处理单元组成，这些处理单元称为以多个隐藏层组织的感知器。 重申一下我在前一篇文章中所描述的内容。...维基百科有一个完整的激活功能列表。 神经网络的最好的部分是神经元能适应从错误中学习并改善其结果。各种方法被纳入神经网络，使其具备适应性。...MXNet R软件包为R提供了灵活高效的GPU计算和最先进的深度学习。虽然我们使用R来演示MXNet，但它也得到Python，Julia，C ++和Scala等其他语言的支持。...该符号是MXNet中的构件块神经网络。它是一种功能对象，可以接受多个输入变量并产生多个输出变量。各个符号可以堆叠在一起以产生复杂的符号。
Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库，基于Theano。...6、deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、深度玻尔兹曼机（DBM）和卷积神经网络...8、CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。...Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现，可以用来训练深度/浅层（卷积）神经网络，可以通过（栈式）自编码器配合非监督式预训练（可选）完成。...R 1、darch包可以用来生成多层神经网络（深度结构）。训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。
此外，自动编码器可用于生成生成学习模型。例如，神经网络可以用一组面部训练，然后可以产生新的面部。 Autoencoder如何工作？ 自动编码器的目的是通过仅关注基本特征来产生输入的近似值。...实际上，自动编码器是一组约束，迫使网络学习表示数据的新方法，而不仅仅是复制输出。 典型的自动编码器定义有输入，内部表示和输出（输入的近似值）。学习发生在附加到内部表示的层中。...学习是在比输入小两倍的特征图上完成的。这意味着网络需要找到一种重建250像素的方法，只有一个神经元矢量等于100。 堆叠自动编码器示例 您将学习如何使用堆叠自动编码器。该架构类似于传统的神经网络。...另一个有用的自动编码器系列是变分自动编码器。这种类型的网络可以生成新图像。想象一下，你用一个男人的形象训练一个网络; 这样的网络可以产生新的面孔。...您将训练堆叠自动编码器，即具有多个隐藏层的网络。您的网络将有一个1024点的输入图层，即32×32，即图像的形状。编码器块将具有一个具有300个神经元的顶部隐藏层，具有150个神经元的中心层。
2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 ...6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、深度玻尔兹曼机（DBM）...CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。 9....Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现，可以用来训练深度/浅层（卷积）神经网络，可以通过（栈式）自编码器配合非监督式预训练（可选）完成。...训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。
创建你的第一个神经网络是比较简单的，在过程中你可以看到如何用少量的代码来自动完成一项给定的任务。 在这篇文章中，我们将使用 Elixir 编程语言创建一个标准的 3x3 深度学习神经网络。...范式 正如前面讨论的，未来的神经网络自动化解决问题的方式与传统训练的编程模型解决问题的方式有很大的不同。这些系统通过样本进行学习。...我们想要一个 Supervisor 让这个项目能更自动化启动，所以我们使用命令： mix new deepnet --sup 这条命令创建了一个带有 supervisor 的 Elixir 项目。...神经网络的训练重点是找到适合于当前特定问题的适当权重。对于每个神经元，我们需要一个函数来创建 9 个不同的权重。我们的计算也需要考虑偏差（bias）。这个函数如下： ?...训练自动化 对于神经网络，自动化训练过程总是一个好办法。有时候，对特定问题集的训练可能需要几个小时甚至几天。手动执行这个过程是不明智的，所以我们将编写一个函数来处理这个过程。 ?
这个软件包的目标是作为一种命令行实用程序——你可以将其用来快速训练和评估流行的深度学习模型以及也许使用它们作为与你的自定义模型/数据集比较的基准/标准。...如果你想在 ipython 中使用这个软件包或将其整合到你的代码中，作者还发布了一个名叫 yadlt 的 pip 包，然而那是另一个深度学习工具了。...堆叠的去噪自编码器（Stacked Denoising Autoencoder） 作为去噪自编码器堆叠的深度自编码器（Deep Autoencoder as stack of Denoising Autoencoders...注意：用于该 pip 包的文档还处在编写过程中，但这些软件包的使用方法是非常简单的。...其中的类有一个类似 sklearn 的接口，所以基本上你只需要：创建对象（如 sdae = StackedDenoisingAutoencoder()）以及调用 fit/predict 方法；如果模型支持的话
)和堆叠(去噪)自动编码器。...在第2节中，我们回顾了前面提到的三组深度学习模型:卷积神经网络、深度信念网络和深度玻尔兹曼机，以及堆叠式自动编码器。介绍了每一组的基本架构、培训流程、最新发展、优势和局限性。...2.3.1、自编码器一个自动编码器被训练成以一种可以从r(x)[33]重构输入的方式将输入x编码成一个表示r(x)。因此，自动编码器的目标输出就是自动编码器的输入本身。...需要指出的是，在早期的作品(如[57])中已经介绍了使用自动编码器去噪，但[56]的主要贡献在于成功地演示了对深层架构进行无监督预训练的方法，并将去噪的自动编码器与生成模型联系起来。?...正如很容易看到的，训练堆叠的自动编码器的原理和之前描述的深度信念网络的原理是一样的，只是使用自动编码器而不是受限制的玻尔兹曼机。
降噪自动编码器，首先对干净的输入信号加入噪声产生一个受损的信号。然后将受损信号送入传统的自动编码器中，使其重建回原来的无损信号。....堆叠降噪自编码器采用了降噪编码器的编码器作为基础单元,并且使用其训练方法进行预训练 2.降噪自动编码器是无监督学习(自监督)的一种方法,而降噪自编码器是一种有监督方法....训练过程 堆叠降噪自动编码器分为无监督的预训练过程和有监督的训练过程两部分. 本部分分别进行说明. 自监督的预训练过程loss变化情况如下....说明与讨论 堆叠降噪自编码器的改进有以下启发: 1.使用自监督预训练与有监督训练方式相结合的形式获得更加优秀的效果 2.使用增加噪声的形式迫使模型学习更加有效的特征 3.将深度玻尔兹曼姬的思想迁移到自动编码器中...堆叠降噪自动编码器分为无监督的预训练过程和有监督的训练过程两部分.
仿射（Affine）的意思是前面一层中的每一个神经元都连接到当前层中的每一个神经元。在许多方面，这是神经网络的「标准」层。仿射层通常被加在卷积神经网络或循环神经网络做出最终预测前的输出的顶层。...DBN 由多个隐藏层组成，这些隐藏层的每一对连续层之间的神经元是相互连接的。DBN 通过彼此堆叠多个 RBN（限制波尔兹曼机）并一个接一个地训练而创建。...比如，自然语言处理架构通常使用 word2vec 这样的预训练的词向量（word embeddings），然后这些词向量会在训练过程中基于特定的任务（如情感分析）进行更新。...Highway Layer 的工作原理是通过学习一个选择输入的哪部分通过和哪部分通过一个变换函数（如标准的仿射层）的门控函数来进行学习。...有许多种可以让计算更高效的替代选择，包括分层 Softmax（Hierarchical Softmax）或使用基于取样的损失函数，如 NCE。
有知乎网友疑问：就实现效果来说，1000 层是否有必要？论文作者之一董力（Li Dong）表示，1000 层更多地是为了探究上限，实际跑的过程中并非一定要上千层。此外，训练代码很快就会公开。...DEEPNORM 的公式如下所示。 其中，α 是一个常数，G_l (x_l , θ_l) 是参数为 θ_l 的第 l 个 Transformer 子层（即注意力或前馈网络）的函数。...OPUS100 是一个以英语为中心的多语言语料库，涵盖 100 种语言，是从 OPUS 集合中随机抽取的。...该研究将 DeepNet 扩展到 1,000 层，该模型有一个 500 层的编码器、 500 层的解码器、512 个隐藏大小、8 个注意力头和 2,048 维度的前馈层。...M2M-100 有一个 24 层的编码器、一个 24 层的解码器和 4,096 个隐藏大小，从而产生高达 12B 的参数。与 M2M-100 相比，DeepNet 深而窄，参数只有 3.2B。
请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。...这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。 使用MLP进行预测 使用R软件包，您可以生成外推（单变量）预测，也可以包含解释变量。 单变量预测 最简单的形式，您只需输入要建模的时间序列。...自动生成网络集合，其训练从不同的随机初始权重开始。此外，它提供了网络中包含的输入。 可以使用plot() 获得直观的摘要 。...reps 定义了使用多少次训练重复。如果您想训练一个单一的网络，则可以使用 reps=1，有大量结果证据表明这样效果一般。...点击标题查阅往期内容 深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络
有知乎网友疑问：就实现效果来说，1000 层是否有必要？论文作者之一董力（Li Dong）表示，1000 层更多地是为了探究上限，实际跑的过程中并非一定要上千层。此外，训练代码很快就会公开。...OPUS100 是一个以英语为中心的多语言语料库，涵盖 100 种语言，是从 OPUS 集合中随机抽取的。...该研究将 DeepNet 扩展到 1,000 层，该模型有一个 500 层的编码器、 500 层的解码器、512 个隐藏大小、8 个注意力头和 2,048 维度的前馈层。...利用这些数据，该研究用 100 层编码器、100 层解码器、1024 个隐藏维度、16 个头、4096 个前馈层中间维度对 DeepNet 进行训练。...M2M-100 有一个 24 层的编码器、一个 24 层的解码器和 4,096 个隐藏大小，从而产生高达 12B 的参数。与 M2M-100 相比，DeepNet 深而窄，参数只有 3.2B。
相比之下，当深度达到50L-50L时，带有Post-LN的基线导致了不稳定的优化。此外，当模型较浅时，DEEPNET取得了与这些基线相当的性能。...OPUS100是一个以英语为中心的多语言语料库，涵盖了100种语言，它是从OPUS集合中随机抽取的。我们将DEEPNET的规模扩大到1000层。...该模型有一个500层的编码器，一个500层的解码器，512个隐藏大小，8个注意力头，以及2048维的前馈层。...利用这些数据，我们用100层编码器、100层解码器、1024个隐藏维度、16个头和4096个中间维度的前馈层来训练DEEPNET，结果如下： 综上，DEEPNET提高了Transformer的稳定性，...在未来，我们将扩展DEEPNET，支持更多不同的任务，如语言模型预训练、蛋白质结构预测，以及BEiT视觉预训练等。 参考链接： https://arxiv.org/abs/2203.00555
也就是说，首先积累一个带有标记图像的训练集，然后将其输入到计算机中，由计算机来处理这些数据。...由于卷积神经网络会将图像中的每个物体识别为对象或背景，因此我们需要在大量的位置和规模上使用卷积神经网络，但是这需要很大的计算量！...为了通过检测实现跟踪，我们检测所有帧的候选对象，并使用深度学习从候选对象中识别想要的对象。有两种可以使用的基本网络模型：堆叠自动编码器（ SAE ）和卷积神经网络（ CNN ）。...其过程如下： 离线无监督预训练使用大规模自然图像数据集获得通用的目标对象表示，对堆叠去噪自动编码器进行预训练。堆叠去噪自动编码器在输入图像中添加噪声并重构原始图像，可以获得更强大的特征表述能力。...Mask R-CNN 通过向 Faster R-CNN 添加一个分支来进行像素级分割，该分支输出一个二进制掩码，该掩码表示给定像素是否为目标对象的一部分：该分支是基于卷积神经网络特征映射的全卷积网络。
笔者：受alphago影响，想看看深度学习，但是其在R语言中的应用包可谓少之又少，更多的是在matlab和python中或者是调用。...deepnet: 实现前馈神经网络，限制波耳兹曼机，深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN）和堆栈式自编码器的R包。 h2o: H2O深度学习框架的R接口。...文章中的结论如下： 当前版本的deepnet可能代表着在可用架构方面的最不同的包。然而根据其实现，它可能不是最快的和最容易使用的一个选择。...1、H2O简介 一个开源的可扩展的库，支持Java, Python, Scala, and R（官网链接： http://www.h2o.ai/verticals/algos/deep-learning...Hinton, R. R.Salakhutdinov)。该方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。 2.
DBN 由多个隐藏层组成，这些隐藏层每一对连续层之间的神经元相互连接。DBN 通过堆叠多个 RBN（限制波尔兹曼机）并一个接一个地训练而创建。...例如，自然语言处理架构通常使用 word2vec 这样的预训练的词向量（word embeddings），然后这些词向量会在训练过程中基于特定的任务（如情感分析）进行更新。...尽管可以学习树结构以将其用作优化问题的一部分，但递归神经网络通常被用在已有预定义结构的问题中，如自然语言处理的解析树中。...有许多种可以让计算更高效的替代选择，如分层 Softmax（Hierarchical Softmax），或使用基于取样的损失函数，如 NCE。...在设计方面，它最类似于 Theano，但比 Caffe 或Keras 更低级。 五十四、Theano Theano 是一个让你可以定义、优化和评估数学表达式的 Python 库。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
