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搜索关键字:权值更新    ( 17个结果
Keras-在预训练好网络模型上进行fine-tune
在深度学习的学习过程中,可能会用到一些已经训练好的模型,比如Alex Net,google Net,VGG,Resnet等,那我们怎样对这些训练好的模型进行fine-tune来提高准确率呢? 参考文章:https://blog.keras.io/building-powerful-image-cla ...
分类:其他   时间:2018-01-12 12:57:03    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:46
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360一、概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之中的一个。尽管计算机技术已经取得了长足的进步。可是到眼下为止。还没有一台电 ...
分类:其他   时间:2017-06-26 09:29:22    收藏:1  评论:2  赞:0  阅读:384
matlab 实现感知机线性二分类算法(Perceptron)
感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型。其间用到随机梯度下降方法进行权值更新。参考他人代码,用matlab实现总结下。 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 之后测试一下,总共8个二维点(为了画图观察选择2维数据),代码如下: 其显示图为: (完) ...
分类:编程语言   时间:2017-06-08 19:30:34    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:172
[51nod 1208] Stars in Your Window(线段树,扫描线)
题目链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1208 题意:也是矩形框点问题,不过每个点有权值,希望权值最大。 直接把出入的event中的sign变成对应权值,更新到线段树上就行了。 ...
分类:Windows开发   时间:2017-05-09 15:32:25    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:190
AdaBoot算法学习笔记
算法原理 相比单一的学习器,集成Ensemble的思想是将不同的分类器组合,以期得到更优的(组合)模型用于预测。根据实现的不同,集成算法又有多种形式: 不同算法集成 相同算法的不同参数(设置)集成 使用数据集的不同部分 集成Ensemble算法主要分为Bagging和Boosting,AdaBoos ...
分类:编程语言   时间:2017-05-03 18:46:35    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:270
BP神经网络——交叉熵作代价函数
Sigmoid函数 当神经元的输出接近 1时,曲线变得相当平,即σ′(z)的值会很小,进而也就使?C/?w和?C/?b会非常小。造成学习缓慢,下面有一个二次代价函数的cost变化图,epoch从15到50变化很小。 引入交叉熵代价函数 针对上述问题,希望对输出层选择一个不包含sigmoid的权值更新 ...
分类:其他   时间:2016-11-28 00:44:48    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:131
Theano入门神经网络(二) 实现一个XOR门
与非门的图片如下 示意图 详细解释: 1 定义变量的代码,包括了输入、权值、输出等。其中激活函数采用的是sigmod函数 2 定义目标输出和损失函数计算方式,我们采用的平方损失 另外也可以采用交叉熵损失函数 3 误差反向传播求导,直接调用theano函数求解,方便快捷 4 权值更新 5 开始训练 6 ...
分类:其他   时间:2016-08-14 17:26:59    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:90
adaboost算法
基本概念Adaboost算法,将多个弱分类器,组合成强分类器。 AdaBoost,是英文”Adaptive Boosting“(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。 它的自适应在于:前一个弱分类器分错的样本的权值(样本对应的权值)会得到加强,权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器。在每轮训练中,用总体(样本总体)训练新的弱分类器...
分类:编程语言   时间:2016-06-03 19:15:18    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:79
codevs 1173 最优贸易
首先为了满足买卖点全都在1到n的路径上,我们进行两次bfs(spfa),在第一次的时候顺便求出1到该点的路径上权值最小的点。 然后o(n)for出该点权值减去1到这一点路径上权值最小的点的权值。更新答案。 #include<iostream>#include<cstdio>#include<cstr
分类:其他   时间:2016-01-29 00:06:55    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:81
卷积神经网络误差分析
卷积神经网络中的权值更新也是使用误差的反向传播算法。损失函数一般使用最小平方误差函数。由于卷积网络中存在两部分区域:卷积区和全连接区,它们在计算损失时有所不同我们将其分开进行讨论。1、全连接网络的权值更新 这一部分与经典的人工神经网络不同之处在于多了一个偏置值。我们主要对多出的这个偏置值的更新...
分类:其他   时间:2015-08-06 14:44:36    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:689
BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
BP网络的训练过程包括以下几个步骤:步骤一:网络初始化。步骤二:隐含层输出计算。步骤三:输出层输出计算。步骤四:误差计算。步骤五:权值更新。步骤六:阈值更新。步骤七:判断算法迭代是否结束,若没有结束,返回步骤二。语音特征信号识别:基于BP神经网络的...
分类:其他   时间:2015-07-10 18:36:27    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:48
CNN卷积神经网络学习笔记3:权值更新公式推导
在上篇《CNN卷积神经网络学习笔记2:网络结构》中,已经介绍了CNN的网络结构的详细构成,我们已经可以初始化一个自己的CNN网络了,接下来就是要用训练得到一个确定的CNN的模型,也就是确定CNN的参数。      CNN本质上就是人工神经网络的一种,只是在前几层的处理上有所不同,我们可以把卷积核看成是人工神经网络里的权值W,而采样层实质上也是一种卷积运算。所以可以基于人工神经网络的权值更新的方法来...
分类:其他   时间:2015-07-06 12:13:51    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:885
Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降法-R实现
批量梯度下降法在权值更新前对所有样本汇总误差,当样本较多时,其计算量就会非常大。随机梯度下降法的权值更新是通过单个的样本进行更新,每读取一条样本数据就对所有权值进行一次更新,然后判断是否收敛,若不收敛则继续代入样本数据进行更新。随机梯度下降法使损伤函数趋近最小值的速度更快,但是可能造成永远不能收敛到...
分类:其他   时间:2015-06-05 22:24:11    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:148
BZOJ 2165 大楼 倍增Floyd
题目大意:给定一张图,求从1开始到达m的权值至少需要遍历多少条边 n f[temp][i][j]表示经过2^temp条边从i走到j的最大权值 更新时f[temp[i][j]=max{f[temp-1][i][k]+f[temp-1][k][j]} 然后用矩阵g[i][j]记录当前走的权值,初始主对角线为0,其余为-∞ 从大到小枚举temp,利用f[temp]和g得到矩阵h 如果h中1到...
分类:其他   时间:2014-12-26 09:39:34    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:578
HDU 5091 线段树扫描线
给出N个点,和一个w*h的矩形 给出N个点的坐标,求该矩形最多可以覆盖多少个点 对每个点point(x,y)右边生成对应的点(x+w,y)值为-1; 纵向建立线段树,从左到右扫描线扫一遍,遇到点则用该点的权值更新区间(y,y+h) #include "stdio.h" #include "string.h" #include "algorithm" using namespace ...
分类:其他   时间:2014-11-02 19:41:48    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:178
BZOJ1858: [Scoi2010]序列操作
这题我很二的折腾了一下午,唉,还是太弱了。这题的关键在于标记的更新与更新每个点的权值,更新标记我很快就写好了,思路很清晰,但是查找答案就头晕了,在处理下传标记、更新权值中纠结。。。。这题我用sum来记录一段区间内1的个数,lest记录该区间从左往右连续的1的个数,rest记录该区间从右往左连续的1的...
分类:其他   时间:2014-04-27 21:58:05    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:207
神经网络:多层网络与C++实现
一、引言在前一篇关于神经网络的文章中,给出了神经网络中单个神经元的结构和作用原理,并且用梯度下降的方法推导了单个SIMGOID单元的权值更新法则。在文章的最后给了一个例子,我们以一个4维的单位向量作为特征,映射到一维的[0,1]的空间中,我们采用了一个感知器单元,实验结果发现经过15000次(实际应...
分类:其他   时间:2014-03-11 12:23:09    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:309
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