简介快速,通用,大数据处理分析框架scala编写采用DAG引擎,支持内存计算,速度快可以运行scala,java,python,r等开发的程序集成多种数据源spark组件spark core 实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。 Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(resilient distributed dataset，简称R
神经网络的基本骨架 - nn.module的使用torch.nntorch.nn.Moduletorch.nn.``Module[来源]所有神经网络模块的基类。所有神经网络的模型也应该继承这个类。模块还可以包含其他模块，允许将它们嵌套在树结构中。您可以将子模块分配为常规属性：import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class M
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2023-12-23 19:30:29
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CNN四大经典框架：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet总结 文章目录CNN四大经典框架：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet总结前言一、AlexNet二、VGGNet三、Google Inception Net四、ResNet总结 前言AlexNet、VGGNet、Google Inception N
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2023-08-11 20:34:21
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Spark2.0 MLPC（多层神经网络分类器）算法概述MultilayerPerceptronClassifier（MLPC）这是一个基于前馈神经网络的分类器，它是一种在输入层与输出层之间含有一层或多层隐含结点的具有正向传播机制的神经网络模型。 中间的节点使用sigmoid （logistic）函数，输出层的节点使用softmax函数。输出层的节点的数目表示分类器有几类。MLPC学习过程中使用B
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2024-01-10 16:23:06
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SparkNet: Training Deep Network in Spark训练深度神经网络是一个非常耗时的过程，比如用卷积神经网络去训练一个目标识别任务需要好几天来训练。因此，充分利用集群的资源，加快训练速度成了一个非常重要的领域。不过，当前非常热门的批处理计算架构（例如：MapReduce 和 Spark）都不是设计用来专门支持异步计算和现有的一些通信密集型的深度学习系统。SparkNet
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2023-08-25 16:00:18
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维度总结： 如果在Tensorflow中构建一个自己的神经网络，框架会自动进行后向传播，所以只需要搭建好前向传播的部分，这里面维度必须对应好，其他的调用函数就行，现在总结一下维度问题。 从最简单的说：如下图，X是一个全是像素值的列向量(将一幅图flatten得到)，它的大小是(64*64*3,1)，则W是(64*64*3,1)
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2023-09-15 20:23:12
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前言：这里的BP神经网络例子为3层网络，如需更多隐层，请自行更改参考文献：matlab神经网络函数feedforwardnet构造的网络数学模型是啥 – MATLAB中文论坛第一页是储备知识，第二页是问题解决方法。关键点： 1.BP网络输入层到隐层的函数为tansig函数 &nb
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2023-12-07 11:17:20
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随着深度学习的飞速发展，已经创建了整个神经网络架构，以解决各种各样的任务和问题。尽管存在无数的神经网络架构，但对于任何深度学习工程师来说，这里有11种必不可少的知识，它们分为四大类：标准网络，递归网络，卷积网络和自动编码器。 标准网络1 | 感知器感知器是所有神经网络中最基础的，是更复杂的神经网络的基本构建块。它仅连接输入单元和输出单元。 2 | 前馈网络前
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2023-09-15 16:21:38
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一.神经网络的大体结构可分为三个函数，分别如下：1.初始化函数 设定输入层节点，隐藏层节点和输出层节点的数量。2.训练 学习给定训练集样本后，优化权重。3.查询 给定输入，从输出节点给出答案所编写的代码框架可如下所示： 1 #神经网络类定义
2 class NeuralNetwork():
3 #初始化神经网络
4 def _init_():
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2023-10-03 17:24:58
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CNN网络架构
神经网络架构发展纵览
从1998年开始，近18年来深度神经网络的架构发展情况如下：
上图，横坐标是操作的复杂度，纵坐标是精度。 ResNet、GoogleNet、Inception等网络架构之后，在取得相同或者更高精度之下，其权重参数不断下降。 CNN网络发展情况如下图所示： LeNet5
深度学习之经典神经网络框架（一）：AlexNet论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深层卷积神经网络，获得12年ImageNet LSVRC的冠军，本文设计的模型特点有：加入ReLU及两个高效的GPU使训练更快；使用Dropout、Data augmentation、重复池化，防止过拟合；LRN归一化
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2023-12-04 21:43:40
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神经网络介绍 Neural Networks：Representation为什么引入神经网络对于某些特征多的问题，即使只考虑最低级的二次项，所要考虑的项数也是众多的，这样的话容易使问题过拟合，而且运算量也急剧增大所以可以看见，当特征个数n很大时，将高阶多项式包含到特征里会使得特征空间急剧膨胀。所以当特征空间巨大时，通过增加特征来建立非线性分类器不是一个好的选择模型展示 model represen
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2023-12-15 21:07:33
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分类MLPClassifier参数说明:hidden_layer_sizes : 元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数activation: {‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’},默认"relu"‘identity’: f(x) = x‘logistic’:f(x) = 1 / (1 + exp(-x))‘
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2023-09-04 14:40:58
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一、keras 介绍Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。如果你有如下需求，请选择 Keras：- 允许简单而快速的原型设计（用户友好，高度模块化，可扩展性）。 - 同时支持卷积神经网络和循环神
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2023-08-17 10:51:39
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如何选择一款合适的开源框架？不妨先了解一下目前主流的深度学习主流框架。1）TensorFlow：深度学习最流行的库之一，是谷歌在深刻总结了其前身DistBelief的经验教训上形成的；它不仅便携、高效、可扩展，还能在不同计算机上运行：小到智能手机，大到计算机集群；它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能重新实现它；TensorFlow有强大的社区、企业支持，因此它广泛用于从个人到企业、
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2023-11-04 15:41:22
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自己搭建神经网络太复杂？别怕！ 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到 如何使用Synaptic.js（https://synaptic.juancazala.com/#/ ）创建和训练神经网络。 利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程（XOR
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2023-07-26 21:12:02
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1.TensorFlow使用数据流图计算可扩展机器学习问题，TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。2.CaffeCaffe是一个高效的开源深度学习框架。由表达式，速度和模块化组成。3.Neural styleTorch实现的神经网络算法。Neural style 是让机器模仿已有画作的绘画风格来把一张图片重新绘制
目录一，TensorFlow2.0搭建神经网络八股1）import 【引入相关模块】2）train,test 【告知喂入网络的训练集测试集以及相应的标签】3）model=tf.keras.models.Sequential 【在Sequential中搭建网络结构，相当于走一遍前向传播】4）model.compile 【告知训练时选择哪种优化器，选择哪
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Mar 30 10:32:41 2018
学习CNN卷积神经网络程序
学习网址：
@author: admin
整体思路：输入层 -> 卷积层（激活层）-> 池化层 -> 卷积层 ->BN归一化层+激活层 -> 池化层 -> 全连接层 ->输出层
"""
import
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2023-12-06 18:00:35
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为什么需要机器学习？ 有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有必要。相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。比如：在新的杂乱照明场景内，从新的角度识别三维物体；编写一个计算信用卡交易诈骗概率的程序。 机器学习方法如下：它没有为每个特定的任务编写相应的程序，而是收集大量事例，
