项目简介： 目标：识别全班61个人的人脸。 实现途径：卷积神经网络用全班采集的照片训练直接训练自己的模型（图片格式132*197，每人10张，8张加入训练集，1张validation，1张test） 调用keras.application中的base_model（xception、inception、resnet50、VGG16、VGG19）做特征提取，更换我们自己的全链接层。 把basemodel的顶层的卷积层和池化层放开+全链接层方法：用了第三种【不要放开太多层，否则提前用大量图片训练的模型就失...
Softmax Python实现 一 、不使用one-hot编码import numpy as npdef data_loss_softmax(scores, labels):num_examples = scores.shape[0]exp_scores = np.exp(scores)exp_scores_sum = np.sum(exp_scores, axis=1)correct_probs = exp_scores[range(num_examples), labels] / exp_scores_sumcorrect_probs = -np.log(correct_probs)data_loss = np.sum(correct_probs) / num_examplesreturn data_lossdata=np.array([[0.6,0.2,0.01]...
本文参考《Python神经网络编程》的相关章节 现在很火的一个机器学习数据集就是手写数字数据集（MNIST） 这个网站提供了两个CSV文件： 训练集：http://www.pjreddie.com/media/files/mnist_train.csv 测试集：http://www.pjreddie.com/media/files/mnist_test.csv 训练集有60000个标记样本，用于训练。测试集有10000个标记样本，用于测试 以下网站提供了两个较小的数据集，我们在调试程序的过程中可以使用他们： ...
神经网络在机器学习中有很大的应用，甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。首先，当我们建立一个回归和分类模型的时候，无论是用最小二乘法（OLS）还是最大似然值（MLE）都用来使得残差达到最小。因此我们在建立模型的时候，都会有一个loss function。而在神经网络里也不例外，也有个类似的loss function。对回归而言：对分类而言：然后同样方...
from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import operatorclass BPNet(object):def __init__(self):# 网络参数self.eb = 0.01 # 误差容限self.eta = 0.1 # 学习率self.mc = 0.3 # 动量因子self.maxiter = 2000 # 最大迭代次数self.errlist = [] # 误差列表self.dataMat = 0 # 数据集self.classLabels = 0 # 分类集self.nSampNum = 0 # 样本集行数self.nSampDim = 0 # 样本维度self.nHidden = 4; # 隐含层神...
神经网络一，基于神经网络的多类别分类器1.1模型建立1.2前馈传播及多类别分类器的实现1.3代价函数二、神经网络反向传播2.1sigmoid函数梯度2.2随机初始化2.3反向传播算法2.4梯度检测 在上一次多类别分类器练习中，通过多类别逻辑回归算法实现了识别数字笔迹。 但是，逻辑回归算法不能得到一个更为复杂的假设函数，因为它仅仅只是一个线性分类，而神经网络能很好地实现这一点。 一，基于神经网络的多类别分类器 1.1模型建立 建立模型...
基于Coursera Course for Machine Learning,我正在尝试在python中实现神经网络的成本函数.有一个类似于这个的question – 有一个可接受的答案 – 但答案中的代码是用八度写的.不要懒惰,我试图根据我的情况调整答案的相关概念,据我所知,我正在正确实现这个功能.然而,我输出的成本与预期成本不同,所以我做错了. 这是一个可重复的小例子： 以下链接指向.npz文件,可以加载(如下所示)以获取相关数据.如果您使用它,请重命名文件“arrays...
B站学习pytorch搭建卷积神经网络进行手写体数字识别 视频！！！！！！！ 哔哩哔哩也能学习哦～上述视频点这里！ 搭建的相关代码 同种B站视频 机器学习-MNIST项目1
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 1.保存变量 先创建（在tf.Session()之前）saver saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1) #max_to_keep这个保证只保存最后一次training的训练数据然后在训练的循环里面 checkpoint_path = os.path.joi...
TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)，简单机器视觉数据集，28X28像素手写数字，只有灰度值信息，空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维，丢弃二维空间信息，目标分0~9共10类。数据加载，data.read_data_sets, 55000个样本，测试集10000样本，验证集5000样本。样本标注信息，label，10维向量，10种类one-hot编码。训练集训练模型，...
这篇文章主要介绍了关于用TensorFlow实现戴明回归算法的示例，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下如果最小二乘线性回归算法最小化到回归直线的竖直距离（即，平行于y轴方向），则戴明回归最小化到回归直线的总距离（即，垂直于回归直线）。其最小化x值和y值两个方向的误差，具体的对比图如下图。 线性回归算法和戴明回归算法的区别。左边的线性回归最小化到回归直线的竖直距离；右边的戴明回归最小化到...
这篇文章主要介绍了关于用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响，其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归。lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似，有一点不同的是，在公式中增加正则项来限制斜率（或者净斜率）。这样做的主要原因是限制特征对因变量的影响，通过增加一个依赖斜率A的损...
这篇文章主要介绍了关于详解用TensorFlow实现逻辑回归算法，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下本文将实现逻辑回归算法，预测低出生体重的概率。# Logistic Regression # 逻辑回归 #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve logistic regression. # y = sigmoid(Ax + b) # # We will use the low birth weight data, specifically: # y = 0 or 1...
本篇文章主要介绍了TensorFlow实现非线性支持向量机的实现方法，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧这里将加载iris数据集，创建一个山鸢尾花（I.setosa）的分类器。# Nonlinear SVM Example #---------------------------------- # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel on # the iris dataset. # # Gaussian Kernel: # K(x1, x2) = exp(-gamma * abs(x1 - x2)^2)import matplot...
本篇文章主要介绍了TensorFlow实现随机训练和批量训练的方法，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧TensorFlow更新模型变量。它能一次操作一个数据点，也可以一次操作大量数据。一个训练例子上的操作可能导致比较“古怪”的学习过程，但使用大批量的训练会造成计算成本昂贵。到底选用哪种训练类型对机器学习算法的收敛非常关键。 为了TensorFlow计算变量梯度来让反向传播工作，我们必须度量一个或者多个样本的损失。 ...