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学习笔记TF052,一图抵千言

来源:http://www.ccidsi.com 作者:呼叫中心培训课程 人气:143 发布时间:2020-01-24
摘要:卷积神经网络(convolutional neural network,CNN卡塔尔,权值分享(weightsharing卡塔尔互联网布局减弱模型复杂度,降低权值数量,是语音解析、图像识别火爆。无须人工特征提取、数据重新创建

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卷积神经网络(convolutional neural network,CNN卡塔尔,权值分享(weight sharing卡塔尔互联网布局减弱模型复杂度,降低权值数量,是语音解析、图像识别火爆。无须人工特征提取、数据重新创建,直接把图片作输入,自动提取特征,对运动、比例缩放、偏斜等图片变形具有惊人不改变形。卷积(convolution卡塔尔国,泛函数分析积分转变数学方法,多少个函数f和g生成第八个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转、平移重叠部分面积。f(x卡塔尔(قطر‎、g(x卡塔尔(قطر‎为翼虎1七个可积函数。积分新函数为函数f与g卷积。∫-∞ ∞f(τ卡塔尔(قطر‎g(x-E卡塔尔(قطر‎dτ。

一张好的图抵得上后生可畏千个等式。

2.1 主流深度学习框架比较

神经网络(neural networks,NNState of Qatar包含输入层、隐蔽层、输出层。卷积神经网络隐敝层分为卷积层和池化层(pooling layer 下采集样板层卡塔尔(قطر‎。卷积层的卷积核(conventional kernelState of Qatar在原始图像平移提取特征,种种特征是特色映射。池化层集聚特征疏落参数收缩学习参数数量,减少互联网复杂度。最大值池化(max pooling卡塔尔、平均值池化(average pooling卡塔尔国。卷积核提取特征映射动作padding,移动步长(Stride卡塔尔(قطر‎不鲜明整除图像素宽度,越边边缘取样为SAME,不通过边缘取样为VALID。

神经互联网是错落有致、多维、非线性的数组运算。如何在幸免超负荷复杂或重新的事态下显现深度学习模型结构的显要特色呢?又该以何种方式清晰直观、启示性地展现它们啊?无论讨论恐怕教学项目对此都还未有永远标准。本文大家就来询问一下可视化整个神经网络架议和一定模块的工具和技术。

逐风流倜傥开源框架在Github上的数量总结

多少总计结束于2017.07.15

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能够见到各大主流框架基本都辅助Python,前段时间Python在科学总结和数据开采领域能够说是过硬。纵然有来自奥迪Q3、Julia等语言的竞争压力,可是Python的各样库实乃太圆满了,Web开拓、数据可视化、数据预管理、数据库连接,爬虫等神通广大,有三个完美的生态情况。仅在数据发掘工具链上,Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等零件,做多少采撷和预管理都特别有益,而且之后的模子演习阶段能够和TensorFlow等遵照Python的深度学习框架周详衔接。

Necognitron->LeCun->LeNet->AlexNet
->互联网加深:VGG16->VGG19
->巩固卷积层功用:NIN->GoogleNet->Incption V3 Incption V4 ->
二者组合ResNet
->分类职分到检查测试职责:KCNN->法斯特RCNN->法斯特er-CNN
->扩大新成效模块:FCN->STNet->CNN RM/LSTM
卷积神经互连网源点神经认识机(neocognitron卡塔尔国模型,现身卷积构造。第多个卷积神经网络模型LeCun,1989年,发明人LeCun。诗歌 http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf。径向基函数(radial basis function RBF卡塔尔。1999年,LeCun,LeNet。http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf。SVM 手工业设计特点分类器。ReLU,Dropout ,GPU,大数据,二〇一二年历史性突破亚历克斯Net。

基线

主流深度学习框架在各种维度的评分

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网络加深。

亚历克斯Net 是突破性的结构,它使卷积互连网成为拍卖大型图像分类职分的首要机器学习算法。介绍 亚历克斯Net 的舆论突显了一张很好的图,不过好像还劣势什么……

各基本功深度学习框架在亚历克斯Net上的性质相比较

多少出自:

https://github.com/soumith/convnet-benchmarks

AlexNet (One Weird Trick paper) - Input 128x3x224x224

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LeNet。输入层32x32,图像预处理reshape,潜在显明特点出今后最高层特征监测卷积核宗旨。卷积层3个(C1、C3、C5卡塔尔,增强原功率信号特征、减弱噪声,在线演示: https://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html 不一样卷积核输出特征映射不一样。降采集样本层2个(S2、S4State of Qatar,收缩互连网练习参数、模型过拟合程度,最大池化(max pooling卡塔尔选中区域最大值,平均值池化(mean pooling卡塔尔(قطر‎选中区域平均值。全连接层1个(F6卡塔尔,输入向量和权重向量点积加偏置,传给sigmoid函数,发生单元i状态。输出层(高斯连接卡塔尔国,欧式径向基函数(Euclidean radial basis funtionState of Qatar单元,拾三个门类对应十一个通往基函数单元,种种单元84个输入,输出RBF单元计量输入向量和种类标识向量欧式间隔,越远越大。

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2.2 各深度学习框架简要介绍

亚历克斯Net,二〇一一年,Geoffrey Hintion及学子亚历克斯 Krizhevsky、Ilya Sutskever,《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。不一样GPU管理图像的不如部分,仅在一些层通讯。5个卷积层,3个全连接层,5000万个可调参数。最终全连接层输出到1000维softmax层,产生覆盖1000类标记遍布。幸免过拟合,Dropout 0.5可能率隐讳层神经元输出置0,共享权值,缩短互适应,收敛迭代次数扩张大器晚成倍。数据增进(data augmentationState of Qatar变形(水平翻转图像、反射变化flip,原始图像随机平移转换crop,随机光照、彩色转换、颜色抖动卡塔尔国扩张新数据。非线性激活函数,ReLU,收敛速度比sigmoid/tanh快。大数据锻练,120万ImageNet图像数据。GPU完成,直接从GPU内部存款和储蓄器读出、写入。LGL450N(local response normalization卡塔尔规范化层。

亚历克斯Net 布局图示。(图源:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 . cs.toronto.edu/~fritz/a bsps/imagenet.pdf )

== TensorFlow ==

Github源码地址:

https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow是由基本代码C 编写,提供的接口除了C 外,还应该有官方的Python、Go、Java接口,是因而SWIG(Simplified Wrapper and Interface Generator卡塔尔(قطر‎落成的,那样客商就能够在硬件配置较好的机械中用Python进行尝试,并在能源相比恐慌的嵌入式景况或须要低延时的条件中接纳C 铺排模型

非官方接口地址如下:

Julia: https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl
Node.js https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow
R: https://github.com/rstudio/tensorflow

TensorFlow内置TF.Learn和TF.Slim等上层组件能够支持连忙设计新互联网,并全职Scikit-learn estimator接口,方便达成evaluate、grid search、cross validation等功效。不囿于于神经互连网,数据流式图能够轻便达成深度学习以外的机器学习算法。

在数量交互作用情势上,相通Parameter Server,唯独TensorFlow有谈得来独立的Variable node,不像任何框架有一个大局的参数服务器,因而参数同步更随便。和斯Parker同样都以数据测算的流式图。

利落的移植性,同份代码基本不需校正就足以轻易陈设到任性数据CPU、GPU的PC、服务器或移动道具上。编写翻译速度快。有强有力的可视化组件TensorBoard。

TensorFlow除了援助周围的互连网构造卷积神经互连网(Convolutional Neural Network, CNNState of Qatar、循环神经网络(Recurent Neural Network, RubiconNNState of Qatar外,还帮忙深度加深学习以致其余计量密集的科学总结(如偏微分方程求解等卡塔尔国。

TensorFlow的顾客可将练习好的模子方便地结构到四种硬件、操作系统平台上,辅助AMD和速龙的CPU,通过CUDA辅助NVIDIA的GPU,通过OpenCL帮忙英特尔的GPU,支持Linux、Mac和Windows。在CPU上的矩阵运算库使用了Eigen并不是BLAS库,能够基于ARM结构编制程序和优化,因而在运动设备上表现得很好。

一时在单GPU条件下,绝大好些个深度学习框架都依附于cuDNN。对于大面积深度学习来讲,宏大的数据量使得单机很难在少数时间成功演练。那个时候急需选用GPU集群以致TPU集群并行运算。时下TensorFlow布满式的通信使用基于socket的RPC,并不是速度越来越快的RubiconDMA,布满式质量可能还未有达到规定的规范最优。

增进卷积层功效。

不需费事也能来看那张图的上半部分被意外开除了,而那张图会贯穿后续全部的幻灯片、参考文献等。以笔者之见,这注解在深度学习的切磋中,可视化并不受体贴(当然也会有风度翩翩对不少年老成,比如线上黄金时代期刊 Distill)。

TensorFlow Serving

Google在二零一五年十一月开源了TensorFlow Serving,这些组件能够将TensorFlow训练好的模子导出,并配备成能够对外提供预测服务的RESTful接口。内部开辟职员描述:“TensorFlow Serving是一个为临盆条件而规划的高品质的机器学习服务系统。它可以同一时候运营几个常见深度学习模型,援救模型生命周期管理、算法实验,并得以长足地行使GPU财富,让TensorFlow演习好的模型更加高效便利地投入到实际坐蓐条件”。

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VGGNet,Karen simonyan、Andrew Zisserman 《Very Deep Convolutional Networks for Large_Scale Visual Recognition》http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/ 。5个卷积组(8-16层卡塔尔(قطر‎、2层全连接层图像特点,1层全连接分类特征。加深卷积层数到达精确率升高瓶颈。

有人会辩护:开采新算法和调参是确实的不易/工程,但视觉呈现则归属艺术世界,且分文不直。作者一心不准这种意见!

TensorBoard

TensorBoard是TensorFlow的风姿浪漫组Web应用。援救5种可视化:

  • 标量(scalars)
  • 图片(images)
  • 音频(audio)
  • 直方图(histograms)
  • 计算图(Computation Graph)

GoogleNet。NIN(Network in Network)思想,Min Lin、Qiang Chen、Shuicheng Yan论文《Network In Network》https://arxiv.org/abs/1312.4400 。线性卷积层(linear convolution layer卡塔尔国变多层感知卷积层(multilayer perceptron卡塔尔,全连接层改为全局平均池化。二零一六年 谷歌Net(英斯ption V1卡塔尔国,Christian Szegedy、Wei Liu随想《Going Deeper with Convolutions》https://arxiv.org/abs/1409.4842 。使用1x1卷积核降维,在全连接层连接1x1、3x3、5x5卷积结果。宽度、深度扩充,加快。层数越来越深,22层,分化深度扩张两上损失函数幸免反向传来梯度消失。扩张各个朗朗上口卷积核,降维英斯ption模型,1x1卷积核裁减特征映射厚度。

理当如此,对于运路程序的微计算机来讲,代码没有缩进只怕变量命名比较模糊也许无伤大体。但对人类则不然。学术故事集不是大器晚成种意识方法,而是调换方式。

== Caffe ==

Github源码地址:

https://github.com/BVLC/caffe

Caffe全称为Convolutional Architecture for 法斯特 Feature Embedding,在TensorFlow现身前,一向是最火的深浅学习框架。其优势如下:

  • 轻松上手,网络布局都以以计划文件方式定义,无需用代码设计网络
  • 锻炼进程快,能够锻练state-of-the-art的模子与布满的数额
  • 构件模块化,可以平价进行新的模子和上学职责

Caffe的着力概念是Layer,每多少个神经互连网的模块都以一个Layer。每八个Layer须求定义二种运算,风流倜傥种是正向(forward卡塔尔国的演算,即从输入数据计算输出结果,也正是模型的预测进度;另黄金年代种是反向(backward卡塔尔(قطر‎的演算,从输出端的gradient求解相对于输入的gradient,即相反传播算法,那风华正茂部分就是模型的教练进度。

Caffe最起首筹划时的靶子只是针对性于图像,未有伪造文本、语音或时间类别的数据。所以Caffe对卷积神经互联网扶植相当好,但对于时间体系福特ExplorerNN
、LSTM等扶持的不是特意丰裕。同时,基于Layer的方式也对CR-VNN不是极其融洽,定义奥迪Q3NN构造时相比费心。

Caffe一大优势是具有大量操练好的杰出模型(亚历克斯Net、VGG、英斯ption卡塔尔(قطر‎以至其余的state-of-the-art(ResNet等卡塔尔。因为Caffe的最底层基于C ,由此得以在各个硬件条件编译并装有优良的移植性,帮忙Linux、Mac和Windows系统,也得以编译陈设到运动器材。

结合网络加深和升高卷积模块作用。

以另一个繁缛的争辩——量子场论为例。如果你想要呈现电子-正电子的湮没进程,将要创建一个μ 子-反 μ 子对,下图是费曼图:

== Theano ==

Github源码地址:

https://github.com/Theano/Theano

Theano诞生于2008年,因为现身早,可算是这类库的高祖之生机勃勃,也早已被认为是深浅学习商量和应用的关键规范之生机勃勃。Theano的着力是一个数学表明式的编写翻译器,特地为管理大范围神经互连网练习的精兵简政而布置。其优势如下:

  • 集成NumPy,能够间接用NumPy的ndarray,API接口学习成本低
  • 算算稳固性好,譬如能够正确地测算输出值非常的小的函数(像log(1 x卡塔尔(قطر‎卡塔尔国
  • 动态地生成C或许CUDA代码,用以编写翻译成高效的机械代码

Theano更加的多地被当作二个研商工具,而不是用作产物来行使。尽管扶持Linux、Mac和Windows,不过并未有底层C 的接口,因而模型安插非常不便利。

ResNet。二〇一五年,ILSVRC不借助外界数据物体格检查测、物体识别项目季军,MSRA 何凯明,152层。ImageNet 分类、检查测量试验、定位、COCO数据集检查实验(detecitonState of Qatar、分隔(segmentation卡塔尔国季军。Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sun《Deep Residual Learning for Image Recognition》 https://arxiv.org/abs/1512.03385 。互连网退化(network degradation卡塔尔,shortcut构造,输入跳层传递加卷积结果。残差(residualState of Qatar,复杂非线性映射H(x卡塔尔国预测图片分类,残差函数(residual functionState of QatarF(x卡塔尔(قطر‎=H(x卡塔尔-x,优化残差映射比直接优化H(xState of Qatar简要。

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== Torch7 ==

Github源码地址:

https://github.com/torch/torch7

Torch给和谐的一定是LuaJIT上的叁个连忙的不利计算库,援助大气的机器学习算法,同一时间以GPU上的精兵简政优先。Torch的指标是让规划科学计算算法变得便捷,它含有了汪洋的机械学习、Computer视觉、复信号管理、并行运算、图像、录制、音频、网络拍卖的库,同一时候和Caffe相符,Torch具有大批量教练好的吃水学习模型。

它和TensorFlow同样使用了底部C 加上层脚本语言调用的措施,只可是Torch使用的是Lua。Lua帮忙Linux和Mac,还扶植各类嵌入式系统(iOS、Android、FPGA等卡塔尔(قطر‎,只但是运营时依旧必得有LuaJIT的情况,所以工业临盆情形的运用相对超少。

从分类职分到检查实验职分。图片目的检查评定,录像目的检查实验(VIDState of Qatar。

图源: . hep.phy.cam.ac.uk/~thom son/partIIIparticles/handouts/Handout_4_2011.pdf

Torch提供的各类数据管理的库

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哈弗-CNN,Region Proposal Networks(RPN卡塔尔和CNN结合。RPNs,自便尺寸图片后生可畏多级带识别物体可能率分数提出区域。使用小互连网在最终卷积特征映射滑动扫描,滑动互联网每回与特色映射窗口全连接,映射到低维向量,送入多少个全连接层(box回归层box-regression layer和box分类层box-classification layer卡塔尔国。重复计算,几千个建议区域(region卡塔尔(قطر‎互相重叠,数十次重复提取性格。
Fast奥迪Q3-CNN,加快版本,最终提议区域映射CNN最后卷积层特征映射,一张图纸只领到三次特征,提高速度,瓶颈在RPN,协助多类物体同一时等候检查查实验,行人车辆检查评定本事。
Fater-汉兰达-CNN,RPN交给CNN做,达到实时。Shaoqing Ren、Kaiming He、罗斯尔Girshick、Jian Sun故事集《法斯特er CRUISER-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》 https://arxiv.org/abs/1506.01497 。

那很可喜对吧?但那张图未有何样艺术性可言。它只是散射振幅的图纸表示,那张图中的每条线都是一个传播子,每二个极限都表示点和点的交互作用。那张图可以直接成为下式:

== Lasagne ==

Github源码地址:

https://github.com/Lasagne/Lasagne

Lasagne是三个基于Theano的轻量级的神经互连网库。它扶植前馈神经网络,举例卷积网络、循环神经网络、LSTM等,以及它们的结缘;帮忙广大优化措施,比方Nesterovmomentum、RMSprop、ADAM等;它是Theano的上层封装,但又不像Keras那样举行了重度的包装,Keras隐蔽了Theano中颇负的法门和指标,而Lasagne则是借用了Theano中许多的类,算是介于底工的Theano和冲天抽象的Keras之间的轻轻封装。

扩大新作用模块。

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== Keras ==

Github源码地址:

https://github.com/fchollet/keras

Keras是一个崇尚极简、中度模块化的神经互连网库,使用Python完结,并能够同期运维在TensorFlow和Theano上。Keras专精于深度学习。它提供了方今甘休最有益的API,客户只供给将高端的模块拼在一同,就能够安排神经互连网,它大大收缩了编制程序开支(code overhead卡塔尔(قطر‎和读书外人代码的知道开支(cognitive overheadState of Qatar。

Keras最大的难点可能是当下不能间接运用多GPU,所以对习认为常的多寡管理速度未有其余接济多GPU和布满式的框架快。

FCN(反卷积卡塔尔、STNet、CNN与奥迪Q7NN/LSTM混合构造。

自个儿恐怕更偏侧于「使职业更简短」,好似自家在 JavaScript 中管理百废待举张量运算同样,何况提前可视化结果是大器晚成件十分酷的事情。在量子力学和纵深学习中,大家都可以用张量构造做大量线性代数的演算。事实上,以致有人用 Pytorch 达成爱因Stan求和预定。

== MXNet ==

Github源码地址:

https://github.com/dmlc/mxnet

MXNet是DMLC(Distributed Machine Learning Community卡塔尔(قطر‎开荒的风流倜傥款开源的、轻量的、可移植的、灵活的吃水学习库,它让客商能够勾兑使用标记编制程序情势和指令式编制程序形式来最大化功能和灵活性,近期豆蔻梢头度是AWS官方推荐的深度学习框架。MXNet的广大小编都以友好邻邦人,其最大的孝敬组织为百度。它是逐风流倜傥框架中首先援助多GPU和布满式的,相同的时间其布满式品质也不行高。

MXNet的基本是一个动态的来讲调节器,帮助电动将总计职务并行化到四个GPU或布满式集群。三个十分大的亮点便是永葆非常多的语言封装,举个例子C 、Python、Wrangler、Julia、Scala、Go、MATLAB和Javascript等。

MNIST 亚历克斯Net完成。网络布局图。
1、留意研读互联网舆论,领会每后生可畏层输入、输出值、网络构造。
2、遵照加载数据、定义互联网模型、演练模型、评估模型步骤完成网络。

讲授神经网络的层

== DIGITS ==

Github源码地址:

https://github.com/NVIDIA/DIGITS

DIGITS(Deep Learning GPU Training System卡塔尔(قطر‎不是叁个正式的深度学习库,它能够算是八个Caffe的尖端封装(大概Caffe的Web版培养演练系统State of Qatar。因为包装得超重,以至于你无需(也无法卡塔尔(قطر‎在DIGITS中写代码,就能够兑现一个纵深学习的图样识别模型。

DIGITS把装有操作都简化在浏览器中实行,能够算是Caffe在图纸分类上的二个各取所需的顾客可视化分界面(GUI卡塔尔国,Computer视觉的商讨者只怕程序员能够平价的统筹吃水学习模型、测量试验精确率,以致调整各类超参数。同一时候利用它也得以转移数据和练习结果的可视化总结报表,以至是互联网的可视化布局图。

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py 。
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/alexnet/alexnet_benchmark.py 。

在打听互连网构造在此之前,大家先来关怀一下互联网的宗旨创设立模型块——层。譬喻,能够用下式描述长短时间记念模型单元:

== CNTK ==

Github源码地址:

https://github.com/Microsoft/CNTK

CNTK(Computational Network Toolkit卡塔尔是微软钻探院(MS奥迪Q3State of Qatar开源的纵深学习框架。目前在语言识别领域的施用尤其广泛。CNTK通过一个有向图将神经互连网描述为生龙活虎类别的运算操作,那个有向图中子节点代表输入或网络参数,别的节点代表种种矩阵运算。

CNTK援救种种前馈网络,富含MLP、CNN、LacrosseNN、LSTM、Sequence-to-Sequence模型等,也支持活动求解梯度。具备成等级的代码质量,帮助多机、多GPU的布满式练习。

CNTK通过写配置文件的艺术定义互联网结构,还支持Python、C 和C#言语绑定,那样顾客就足以用编制程序的办法设计互连网结构。

CNTK原生帮衬多GPU和遍布式,从官方网站宣布的对比测量试验来看,品质特不利。在GPU方面,CNTK相对于此外深度学习库表现得更出色,它完成了1-bit SGD和自适应的mini-batching。CNTK是举世无双援救单机8块GPU的框架,並且在布满式系统中能够超过8块GPU的属性。

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf8 -*-
# 输入数据
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
import tensorflow as tf
# 定义网络超参数
learning_rate = 0.001
training_iters = 20000
batch_size = 128
display_step = 10
# 定义网络参数
n_input = 784 # 输入的维度(img shape:28x28)
n_classes = 10 # 标记的维度(0-9 digits)
dropout = 0.75 # Dropout 的概率,输出可能性
# 占位符输入
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) #dropout
# 卷积操作
def conv2d(name, x, W, b,strides=1):
    x = tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, strides, strides, 1], padding='SAME')
    x = tf.nn.bias_add(x, b)
    return tf.nn.relu(x, name=name) #用relu激活函数
# 最大下采样操作
def maxpool2d(name, x, k=2):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1], padding='SAME', name=name)
# 规范化操作
def norm(name, l_input, lsize=4):
    return tf.nn.lrn(l_input, lsize, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75, name=name)
# 所有的网络参数
weights = {
    'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([11, 11, 1, 96])),
    'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 96, 256])),
    'wc3': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 256, 384])),
    'wc4': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 384, 384])),
    'wc5': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 384, 256])),
    'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([4*4*256, 4096])),
    'wd2': tf.Variable(tf.random_normal([4096, 4096])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([4096, 10]))
}
biases = {
    'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([96])),
    'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([256])),
    'bc3': tf.Variable(tf.random_normal([384])),
    'bc4': tf.Variable(tf.random_normal([384])),
    'bc5': tf.Variable(tf.random_normal([256])),
    'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([4096])),
    'bd2': tf.Variable(tf.random_normal([4096])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}
# 定义AlexNet网络模型
def alex_net(x, weights, biases, dropout):
    # 向量转为矩阵
    x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])
    # 第一卷积层
    # 卷积
    conv1 = conv2d('conv1', x, weights['wc1'], biases['bc1'])
    # 最大池化(向下采样)
    pool1 = max_pool('pool1', conv1, k=2)
    # 规范化(归一化)
    norm1 = norm('norm1', pool1, lsize=4)
    # 第二卷积层
    # 卷积
    conv2 = conv2d('conv2', conv1, weights['wc2'], biases['bc2'])
    # 最大池化(向下采样)
    pool2 = max_pool('pool2', conv2, k=2)
    # 规范化(归一化)
    norm2 = norm('norm2', pool2, lsize=4)
    # 第三卷积层
    # 卷积
    conv3 = conv2d('conv3', conv2, weights['wc3'], biases['bc3'])
    # 最大池化(向下采样)
    pool3 = max_pool('pool3', conv3, k=2)
    # 规范化(归一化)
    norm3 = norm('norm3', pool3, lsize=4)
    # 第四卷积层
    conv4 = conv2d('conv4', conv3, weights['wc4'], biases['bc4'])
    # 最大池化(向下采样)
    pool4 = max_pool('pool4', conv4, k=2)
    # 规范化(归一化)
    norm4 = norm('norm4', pool4, lsize=4)
    # 第五卷积层
    conv5 = conv2d('conv5', conv4, weights['wc5'], biases['bc5'])
    # 最大池化(向下采样)
    pool5 = max_pool('pool5', conv4, k=2)
    # 规范化(归一化)
    norm5 = norm('norm5', pool5, lsize=4)
    # 第一全连接层,先把特征图转为向量
    fc1 = tf.reshape(norm5, [-1, weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]])
    fc1 = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['wd1']), biases['bd1'])
    fc1 = tf.nn.relu(fc1)
    # Dropout
    fc1 = tf.nn.dropout(fc1, dropout)
    # 第二全连接层
    fc2 = tf.reshape(fc1, [-1, weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]])
    fc2 = tf.add(tf.matmul(fc2, weights['wd1']), biases['bd1'])
    fc2 = tf.nn.relu(fc2)
    # Dropout
    fc2 = tf.nn.dropout(fc2, dropout)
    # 网络输出层
    out = tf.add(tf.matmul(fc2, weights['out']), biases['out'])
    return out
# 构建模型
pred = alex_net(x, weights, biases, keep_prob)
# 定义损失函数、优化器(学习步长)
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)
# 评估函数
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
# 训练模型和评估模型
# 初始化所有的共享变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 开启一个训练
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    step = 1
    # 开始训练,直到达到training_iters,即200000
    while step * batch_size < training_iters:
        # 获取批数据
        batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
        sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: dropout})
        if step % display_step == 0:
            # 计算损失值和准确度,输出
            loss, acc = sess.run([cost, accuracy], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: 1.})
            print "Iter "   str(step*batch_size)   ", Minibatch Loss= "   "{:.6f}".format(loss)   ", Training Accuracy= "   "{:.5f}".format(acc)
        step  = 1
    print "Optimization Finished!"
    # 计算测试精度
    print "Testing Accuracy:", sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images[:256], y: mnist.test.labels[:256], keep_prob: 1.})

图片 11

== Deeplearning4J ==

Github源码地址:

https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j

Deeplearning4J(简单的称呼DL4J卡塔尔是八个基于Java和Scala的开源的遍布式深度学习库。其主旨指标是创办叁个即插即用的消除方案原型。能够低价的与Hadoop及斯Parker自动整合,同期能够渔人之利地在存活集群(包罗但不限于AWS,Azure等卡塔尔(قطر‎上进展增添。此外,DL4J还应该有商业版的支撑。

参照他事他说加以考察资料:
《TensorFlow技艺拆解剖析与实战》

理之当然,假如你对矩阵乘法谙习的话,能够相当的轻松地解出这么些等式。但解出那么些等式是一遍事,明白它们便是另一次事了。小编先是次寻访LSTM 的公式时就足以解出来,但本人不明了它们是怎么意思。

== Chainer ==

Github源码地址:

https://github.com/chainer/chainer

Chainer是由东瀛公司Preferred Networks于2014年5月宣告的深浅学习框架。特征描述如下:

  • Powerful:支持CUDA总计,只供给几行代码就足以采取GPU加快,同期只需少改变就能够运转在多GPU上
  • Flexible:补助各类前馈神经网络,满含卷积互联网、循环网络、递归互联网,支持运营中动态定义的互联网(Define-by-Run卡塔尔(قطر‎
  • Intuitive:前馈总括能够引进Python的各类调整流,同不经常常间反向传播时不受罪恼,简化了调整错误的难度

应接推荐东京机械学习职业时机,我的Wechat:qingxingfengzi

本人所说的「精晓」不是指精气神儿上的启蒙,而是建构三个我们能够利用的心境模型(用于解释、简化、修改和张望what-if 情景等)。经常来说,图表会比口头表明更清楚:

== Leaf ==

Github源码地址:

https://github.com/autumnai/leaf

Leaf是多个基于Rust语言的直观的跨平台的吃水学习以至机器智能框架,它装有叁个鲜明的布局,除了同属Autumu AI的最底层总结库Collenchyma,Leaf未有任何重视库。可移植性相当好,能够运转在CPU、GPU和FPGA等设备上,能够支撑任何操作系统的PC、服务器,甚至是不曾操作系统的嵌入式设备,何况同期援救OpenCL和CUDA。

图片 12

== DSSTNE ==

Github源码地址:

https://github.com/amzn/amazon-dsstne

DSSTNE(Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine卡塔尔国是亚马逊开源的疏落神经互联网框架,在练习十二分萧疏的多少时有所十分大的优势。最近只帮助全连接的神经互联网,不协助卷积网络等。和Caffe相像,它也是由此写一个JSON类型的文件定义模型构造,可是扶植特别大的Layer(输入和出口节点都十分的多)。

图源: http:// colah.github.io/posts/2 015-08-Understanding-LSTMs/

《明白 LSTM 互联网》是风华正茂篇关于 LSTM 的好小说,那篇作品一步步解释了 LSTM 的原理。那篇小说使本身灵光风华正茂现,将后生可畏组看似自由的乘法集合转换为编写数据的合理性措施。

下图是一个更清晰的 LSTM 图:

图片 13

图源: https:// eli.thegreenplace.net/2 018/minimal-character-based-lstm-implementation/

自作者认为:一张好的图抵得上生机勃勃千个公式。

那大概适用于其余模块。我们得以将概念可视化,如 dropout:

图片 14

图源:论文《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》( . cs.toronto.edu/~rsalakh u/papers/srivastava14a.pdf )

图示可用来解释由越来越小的模块(比如多少个后边的卷积)组成的复合模块。看一下这些Inception 模块的图:

图片 15

图源:论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》( https:// arxiv.org/abs/1512.0056 7 )

各类可视化的图像都以莫衷一是的——不独有是品格分化,它强调的第生龙活虎和架空的从头到尾的经过也差别。那么如何是必不可少的呢?层数、层与层之间的连天、卷积核大小可能激活函数?那都要视情状而定。抽象意味「独立思忖事物联系和天性的进度」。难题在于分明怎么样要重视重申,甚至哪些能够大概总结。

比方,在批归黄金时代化(Batch Normalization)的图中,注重是逆推进程:

图片 16

图源: https:// kratzert.github.io/2016 /02/12/understanding-the-gradient-flow-through-the-batch-normalization-layer.html

多少可视化与数码格局

您或许以为小编是想让深度学习的篇章看起来更具吸重力。然则让图表更加雅观也没怎么坏处啊。当自家在拓宽数量搜求时,笔者平时会用美观的配色方案,以使读者获得更加好的阅读经验。作者的首要性意见是将可视化图像转换为更便捷的交流花招。

于是,越来越赏心悦目就代表更加好啊?不必然。Lisa Charlotte Rost 的随笔《The Line between Data Vis and Data Art》就很有观点地解释了二者之间的不一致。

图片 17

图源: https:// lisacharlotterost.github.io /2015/12/19/Meaning-and-Beauty-in-Data-Vis/

以下图为例:

图片 18

图源: . graphcore.ai/posts/what -does-machine-learning-look-like

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