MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 我们在搭建模型的时候，受到一些收敛条件的限制，像wgan_loss需要讲权重设置在[-0.01... 其中，'Discriminator_dcgan' 是net的名字，其下一层包含很多变量的名字。...然后，遍历每一个变量，将其限定在一定的范围：即小于-1的值设定在-1，大于1的值设定在1。..._ = session.run(clip_disc_weights) 总结，wgan_loss不加入权重限制不会收敛，同时wgan时候经过严格的理论推导，当理论不充分时，在使用的时候需要多实验室...，实验出好的结果，可以再找理论支撑嘛，哈哈丷
ex5.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 5 | Regularized Linear Regres...
共用体成员输出的值与赋值时的不同的原因在使用C语言的共用体时，如果成员输出的值与之前定义共用体变量的时候所赋值的不同，那么很可能是因为定义共用体变量的时候，为共用体的多个成员赋值造成的。...因为共用体虽然允许在同一个内存位置上存储不同的数据类型的变量，但是任何时候都只能有一个成员存储值，也就是说，当共用体内的某一个成员被赋值了，那么其它成员之前所赋的值就会丢失或损坏，这就是造成共用体成员输出的值与赋值时不同的原因了...解决方法分开为C语言共用体的成员赋值，即什么时候使用就什么时候赋值，确切来说，要使用一个新的共用体的成员时，就应该为其赋值。...c; c.id = 2; printf("%d\n",c.id); c.salary = 8000; printf("%d\n",c.salary);}原文：C语言共用体成员输出的值与赋值时的不同的解决方法
, g_num=int(input("卖出个数:")) @app.route('/user') [print(parent) for parent in tag.parents] #输出所有的父标签...src是8位单通道原始图像 fixture本身还可以使用其他的fixture 'anonymousFlag': 1, integers 传入的数字 b=0; 箱体图-Boxplot...print(bs.div) # 获取第一个div标签中的所有内容 : 按照以下命令建立Flask项目HelloWorld: sale.loc[sale["存货名称"].str.contains("三星...print('-------------测试skipkeys参数----------------') for_,rowindf_position_reduced.iterrows(): requests里的json
PiSSA和LoRA一样，都是基于这样的前提：对模型参数的改变会形成一个低秩矩阵。 这种方法通过将模型中的矩阵表示为两个可训练矩阵的乘积，辅以一个用于错误校正的残差矩阵，优化了紧凑的参数空间。...利用奇异值分解（SVD），PiSSA初始化主奇异值和奇异向量以训练这两个矩阵，同时在微调过程中保持残差矩阵静态。 PiSSA与LoRA的架构相一致，继承了诸如可训练参数减少、轻松部署等好处。...但是与LoRA不同，使用PiSSA进行微调的过程与完整模型过程相似，会避免无效的梯度步骤和次优结果。...在LLaMA 2-7B、Mistral-7B-v0.1和Gemma-7B模型的多个任务的比较实验中，PiSSA凭借卓越的表现脱颖而出。以主奇异值和向量初始化的微调适配器产生了更好的结果。...论文中将奇异值分解应用于预训练模型的权重矩阵，以提取主要成分。然后使用这些成分来初始化一个名为PiSSA的适配器。微调PiSSA在开始阶段可以密切复制完整模型微调的效果，同时保持良好的参数效率。
p=6349 本周我正和一位朋友讨论如何在结构方程模型（SEM）软件中处理具有缺失值的协变量。我的朋友认为某些包中某些SEM的实现能够使用所谓的“完全信息最大可能性”自动适应协变量中的缺失。...在下文中，我将描述我后来探索Stata的sem命令如何处理协变量中的缺失。 为了研究如何处理丢失的协变量，我将考虑最简单的情况，其中我们有一个结果Y和一个协变量X，Y遵循给定X的简单线性回归模型。...具体来说，我们将根据逻辑回归模型计算观察X的概率，其中Y作为唯一的协变量进入： gen rxb = -2 + 2 * y gen r =（runiform（）<rpr） 现在我们可以应用Stata的sem...在没有缺失值的情况下，sem命令默认使用最大似然来估计模型参数。 但是sem还有另一个选项，它将使我们能够使用来自所有10,000条记录的观察数据来拟合模型。...rnormal())^2 gen y=x+rnormal() gen rxb=-2+*y gen rpr=(rxb)/(1+exp(rxb)) gen r=(() rpr) x=. if r==0 使用缺少值选项运行
FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 机器学习是不是很无聊，用来用去都是识别字体。能不能帮我找到颜值高的妹子，顺便提高一下姿势水平。...FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型，提供了一些图片处理的工具集，后续还会提供训练好的模型。给 FaceRank 一个妹子，他给你个分数。...从此以后筛选简历，先把头像颜值低的去掉；自动寻找女主颜值高的小电影；自动关注美女；自动排除负分滚粗的相亲对象。从此以后升职加薪，迎娶白富美，走上人生巅峰。 苍老师镇楼： ?...数据集 130 张 128*128 张网络图片，图片名：1-3.jpg 表示 分值为 1 的第 3 张图。 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型。...模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : TensorFlow-Examples 卷积神经网络部分代码，网络结构说明：卷积层，池化层，卷积层，池化层，全链接层。
在上图中，我们有一个简单的网络，其中有两个输入X0和X1，两个输出Y0和Y1，中间有三个神经元。 X0中的值被发送到每个N神经元，但是权重不同，该权重乘以与每个相关的X0。...要提取多个特征，您只需要将其他权重矩阵初始化为不同的值即可。 这些多组权重类似于其他神经元和紧密连接的层。...每批 TensorFlow 将在此连接层选择不同的神经元输出以进行删除。 面对训练期间的细微变化，这有助于模型变得健壮。 keep_prob是保持特定神经元输出的概率。...首先是那个时髦的feature_columns对象，只是让您的模型知道期望输入什么。 第二个也是最后一个必需的参数是它的反函数，模型应具有多少个输出值？...，但 TensorFlow 和learn真正的亮点在于简化具有不同层数的 DNN。
Classifiers（序列分类器）- Custom Classifiers（定制分类器）- Generative Models（生成模型）每一个种类输出代码都不同，本文主要详细讲解Seq....、权重，并实例化一个具体的模型对象。...- num_labels=1：表示这是一个单一输出任务（如回归任务，输出奖励模型的奖励值），而不是多类别分类任务。...调用具体模型类的 from_pretrained 方法加载权重并返回模型实例。4.4....- 输出： - 格式化后的分词张量，适配奖励模型的输入要求。- .to(device)- 作用：将生成的张量移动到指定的计算设备。
如果您的模型包含这样的层，那么您需要指定学习阶段的值作为feed_dict的一部分，以便您的模型知道是否应用或丢失等。...层或模型都将具有作为指定图的一部分创建的所有变量和操作。...这个输入张量可以是一个数据馈送op，或者是之前的TensorFlow模型的输出。...如果您想要在不同的GPU上训练同一个模型的多个副本，同时在不同的副本上共享相同的权重，则应首先在一个device scope下实例化您的模型（或多个层），然后以不同的方式多次调用相同的模型实例GPU device...如果你的图使用了Keras学习阶段（训练时期和测试时期不同的行为），那么在导出你的模型之前要做的第一件事就是对学习阶段的值进行硬编码（假设为0，也就是测试模式）到你的图。
幸运的是，TensorFlow具有一个方便的功能，可以在数字稳定的方式下实现单步骤中的softmax和交叉熵。...为了在每次迭代时将不同的学习率传递给AdamOptimizer，您将需要定义一个新的占位符，并在每次迭代时向它提供一个新的值feed_dict。...在上面的动画中，您可以看到，通过在两个方向（卷积）上滑过图像的权重块，您可以获得与图像中的像素一样多的输出值（尽管边缘需要一些填充）。...要使用4x4的补丁大小和彩色图像作为输入生成一个输出值平面，如动画中那样，我们需要4x4x3 = 48的权重。这还不够 为了增加更多的自由度，我们用不同的权重重复相同的事情。 ?...要将我们的代码切换到卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将卷积图层添加到模型中。 我们已经看到卷积层需要以下形状的权重张量。这是初始化的TensorFlow语法： ?
一个神经元有一个输入值的向量和一个权重值的向量，权重值是神经元的内部参数。输入向量和权重值向量包含相同数量的值，因此可以使用它们来计算加权和。...到目前为止，我们正在做与softmax分类器完全相同的计算，现在开始，我们要进行一些不同的处理：只要加权和的结果是正值，神经元的输出是这个值；但是如果加权和是负值，就忽略该负值，神经元产的输出为0。...每个神经元从上一层获取所有值作为输入，并生成单个输出值。因此，隐藏层中的每个神经元都具有image_pixels输入，并且该层作为整体生成hidden_units输出。...关于单层中的神经元，它们都接收完全相同的输入值，如果它们都具有相同的内部参数，则它们将进行相同的计算并且输出相同的值。为了避免这种情况，需要随机化它们的初始权重。...绿线代表过拟合模型，而黑线代表具有良好拟合的模型 在上面的图像中有两个不同的类，分别由蓝色和红色圆圈表示。绿线是过度拟合的分类器。
调整 b 来改变线性模型的位置 ? 通过使用许多个 W、b 的值，最终我们可以找到一个最佳拟合线性模型，能够将成本函数降到最小。 除了随机尝试不同的值，有没有一个更好的方法来快速找到 W、b 的值？...第二部分 简单回顾 在上一部分，我们使用 TensorFlow 构建并学习了一个带有单一特征的线性回归模型——给定一个特征值（房屋面积/平方米），我们可以预测输出（房价/美元）。...使用不同的数据点进行训练 使用各种数据点泛化（generalize）我们的模型，即学习可被用于预测任何特征值的 W 和 b 值。...复杂的 n 特征公式可以用矩阵简化，矩阵被内置于 TF 中，这是因为： 数据可以用多维表示，这契合我们表征具有 n 个特征的数据点（左下方，也称为特征矩阵）以及具有 n 个权重模型（右下，也称为权重矩阵...具有模型权重的多行矩阵乘法产生矩阵的多个行结果 在 TF 中，它们将被写为： x = tf.placeholder（tf.float，[m，n]） W = tf.Variable（tf.zeros [
那就是计算梯度并更新权重和偏差的步骤。 最后，我们还需要计算一些可以显示的值，以便我们可以跟踪我们模型的性能。...这不会立即影响您的模型的真实识别能力，但它将阻止您运行许多迭代，并且通常是训练不再具有积极作用的迹象。...在上面的动画中，您可以看到，通过在两个方向（卷积）上滑过图像的权重块，您可以获得与图像中的像素一样多的输出值（尽管边缘需要一些填充）。...要使用4x4的补丁大小和彩色图像作为输入生成一个输出值平面，如动画中那样，我们需要4x4x3 = 48的权重。这还不够 为了增加更多的自由度，我们用不同的权重重复相同的事情。 ?...要将我们的代码切换到卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将卷积图层添加到模型中。 我们已经看到卷积层需要以下形状的权重张量。这是初始化的TensorFlow语法： ?
为了将数字分为 10 类（0 到 9），需要设计一个具有 10 个输出神经元的单层神经网络。对于分类问题，softmax 是一个不错的激活函数。...在这里执行的 train_step 是当我们要求 TensorFlow 最小化交叉熵时获得的。这是计算梯度和更新权重和偏置的步骤。 最终，我们还需要一些值来显示，以便我们可以追踪我们模型的性能。...要产生一个输出值平面，我们使用了一张 4x4 大小的彩色图片作为出输入。在上图当中，我们需要 4x4x3=48 个权重，这还不够，为了增加更多自由度，我们还需要选取不同组的权重值重复实验。...如果你认为在训练的过程中，我们的小块权重会发展成能够过滤基本形状（水平线、垂直线或曲线等）的过滤器（filter），那么，提取有用信息的方式就是识别输出层中哪种形状具有最大的强度。...那我们如何在 TensorFlow 中实现它呢？为了将我们的代码转化为卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将该卷积层添加到模型中。我们已经理解到卷积层需要以下形式的权重张量。
数据流图可以方便的将各个节点分配到不同的计算设备上完成异步并行计算，非常适合大规模的机器学习应用[7]。如下图所示，通过Gradients不断学习改进我们的权重W和偏置b，从而提升准确度。...TensorFlow支持各种异构的平台，支持多CPU/GPU、服务器、移动设备，具有良好的跨平台的特性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性。...此外，TensorFlow内核采用C/C++开发，并提供了C++、Python、Java、Go语言的Client API。其架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性和可扩展性。...tensorflow.js支持在web端使用webGL运行GPU训练深度学习模型，支持在IOS、Android系统中加载运行机器学习模型。...结构，定义权重Weights和偏置biases 权重为tf.Variable参数变量，随机生成的一维结构数列，其范围是-1.0到1.0；偏置biases初始值为0。
当实际执行时，神经网络时完全连接的。在输出张量上，每个输入值连接输出值。这意味着，每个连接都有相应的权重。你所做的就是进行加法或乘法。把输入带入神经网络，后面加上一些偏差。 这个例子很简单。...加上偏差，得到输出向量。比如这里有三个输出值，分别代表三个不同类别。比如对于输入图像，分为猫 、狗 、人。输出则是百分比或者输出值。显示输入图像与特定分类的匹配度。...反复迭代，该过程最终会得出最优的权重和偏差。整个过程需要使用一些输入数据。比如这是一张图片，这是对应的标签，或者模型应该得到的正确输出值。以上是关于神经网络的一些背景知识。...模型并行会分解模型的不同部分，然后在不同设备不同机器上训练相同的数据。数据并行则是在多台机器上运行相同的模型，并拆分数据。两者都有不同的优缺点。 ? 在谷歌，我们倾向于使用数据并行。...但是模型并行性适用于许多不同类型的任务。TensorFlow两者都支持。我不会介绍过多的细节，比如数据并行、同步模型、异步模型。如果你感兴趣的话，可以之后和我聊聊。
(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。...尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。...详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。...更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。...通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
第6步： 让TensorFlow寻找参数 既然我们已经了解线性模型十分有用和强大，你可能想知道： 该如何确定最佳映射的参数（即权重和偏差）？ 答案是：机器学习。...△ 计算图 机器学习和TensorFlow的强大在于，可利用计算机寻找最佳参数（包括权重和偏差）。在上面例子中，我们输入了手套的三个传感器数据及其期望输出（有石头、剪刀或布）。...TensorFlow可利用该数据，在图中进行反向计算，寻找最佳的权重和偏差以得到期望的线性变换。这个过程叫做“训练机器学习模型”。...在Datalab上运行sess.run（weights），可输出训练好的权重值。复制这些权重值并写入Arduino代码中，对偏置也进行以下操作。 ?...最后，利用Arduino中的线性模型，可将手套传感器数据映射到决策空间。你可以用下面的Arduino代码来实现数据、权重和偏差间的矩阵乘法计算。 ? 然后，比较这些值并找到最大值。
完全训练的神经网络在初始层中获取输入值，然后顺序地向前馈送该信息（同时转换它），直到关键地，一些倒数第二层构建了输入的高级表示，可以更容易地 转化为最终输出。...模型的全面训练涉及每个连接中使用的权值和偏差项的优化，标记为绿色。 倒数第二层被称为瓶颈层。 瓶颈层将回归模型中的值或分类模型中的 softmax 概率推送到我们的最终网络层。 ?...图2：转移学习神经网络模型的模型架构，红色表示固定的权重和偏差，绿色表示仅训练最终层的权重和偏差。 在转学习中，我们从整个网络的预训练权重开始。...下面，我们加载预训练模型; 然后，我们使用 TensorFlow 方法 .get_layer() 从原始模型中获取输入和倒数第二个（瓶颈）图层名称，并使用这两个层作为输入和输出构建新模型。...，该模型将我们的 Inception 架构与具有 2 个节点的最终层相结合。
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