tensorflow RNN循环神经网络 (分类例子)-【老鱼学t

作者:编程技术

概念 ENCORENN 的关键性结构

最要紧的正是定义EvoqueNN的侧入眼布局。

def RNN(X, weights, biases):
    # X在输入时是一批128个,每批中有28行,28列,因此其shape为(128, 28, 28)。为了能够进行 weights 的矩阵乘法,我们需要把输入数据转换成二维的数据(128*28, 28)
    X = tf.reshape(X, [-1, n_inputs])

    # 对输入数据根据权重和偏置进行计算, 其shape为(128batch * 28steps, 128 hidden)
    X_in = tf.matmul(X, weights['in'])   biases['in']

    # 矩阵计算完成之后,又要转换成3维的数据结构了,(128batch, 28steps, 128 hidden)
    X_in = tf.reshape(X_in, [-1, n_steps, n_hidden_units])

    # cell,使用LSTM,其中state_is_tuple用来指示相关的state是否是一个元组结构的,如果是元组结构的话,会在state中包含主线状态和分线状态
    lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
    # 初始化全0state
    init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)

    # 下面进行运算,我们使用dynamic rnn来进行运算。每一步的运算输出都会存储在outputs中,states中存储了主线状态和分线状态,因为我们前面指定了state_is_tuple=True
    # time_major用来指示关于时间序列的数据是否在输入数据中第一个维度中。在本例中,我们的时间序列数据位于第2维中,第一维的数据只是batch数据,因此要设置为False。
    outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, X_in, initial_state=init_state, time_major=False)

    # 计算结果,其中states[1]为分线state,也就是最后一个输出值
    results = tf.matmul(states[1], weights['out'])   biases['out']
    return results

循环神经互联网瑞鹰NN相比守旧的神经网络在拍卖连串化数据时更有优势,因为福睿斯NN可以将加盟上(下卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎文消息举办构思。三个简单的LX570NN如下图所示:

4 CRF

训练RNN

概念好了 TiguanNN 主体结构后, 我们就足以来计量 cost 和 train_op:

pred = RNN(x, weights, biases)
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y))
train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(cost)

操练时, 不断输出 accuracy, 观望结果:

correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    step = 0
    while step*batch_size < training_iters:
        batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
        batch_xs = batch_xs.reshape([batch_size, n_steps, n_inputs])
        sess.run([train_op], feed_dict={x:batch_xs, y:batch_ys})
        if step % 20 == 0:
            print(sess.run(accuracy, feed_dict={x:batch_xs, y:batch_ys}))
        step  = 1

最后 accuracy 的结果如下:

E:PythonPython36python.exe E:/learn/numpy/lesson3/main.py
Extracting MNIST_datatrain-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_datatrain-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_datat10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_datat10k-labels-idx1-ubyte.gz
2018-02-20 20:30:52.769108: I C:tf_jenkinshomeworkspacerel-winMwindowsPY36tensorflowcoreplatformcpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX
0.09375
0.710938
0.8125
0.789063
0.820313
0.882813
0.828125
0.867188
0.921875
0.90625
0.921875
0.890625
0.898438
0.945313
0.914063
0.945313
0.929688
0.96875
0.96875
0.929688
0.953125
0.945313
0.960938
0.992188
0.953125
0.9375
0.929688
0.96875
0.960938
0.945313

rnn_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=NUM_UNITS)

2 Introduction

# 定义输入和输出的placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])

# 对weights和biases初始值定义
weights = {
    # shape(28, 128)
    'in': tf.Variable(tf.random_normal([n_inputs, n_hidden_units])),
    # shape(128 , 10)
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_units, n_classes]))
}

biases = {
    # shape(128, )
    'in':tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_hidden_units, ])),
    # shape(10, )
    'out':tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_classes, ]))
}

train loss: 0.0436 | test accuracy: 0.99

我们称此为CEscortF-逍客NN。模型的参数能够在奥德赛NN中由专门的工作的反向传播学得。29表达了凝聚COdysseyF 的mean-田野先生算法可以在简单14回的迭代内没有。其它,实际运用时5次以上再追加就不会怎么变卦了。因而,他不受QX56NN固有的梯度消失和梯度爆炸的熏陶。那也同意大家应用部分较轻巧的(plain卡塔尔国奇骏NN模型实际不是复杂如LSTM的算法。

本次大家应用QashqaiNN来识别手写数字。

依附输入、输出的不等和是还是不是有延期等片段状态,大切诺基NN在利用中好似下一些样子:

由于将演绎进度改成了CNN的层,由此必要能够总计每黄金年代层相对于其输入的相对误差,进而得以在反向传来时传给其前后生可畏层。于是,大家模型中COdysseyF的参数如高斯核的参数、标签相容性函数(原本是互连网学的卡塔 尔(英语:State of Qatar)等足以在练习互联网时自行决定。

随时定义输入、输出以致各权重的模样:

https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/lstmgru.html

为了介绍大家的端对端的用于语义分割的系统,大家先表明重复的mean-田野迭代进度是怎么着被重写为CRUISERNN的。

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 导入数据
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# RNN各种参数定义
lr = 0.001 #学习速率
training_iters = 100000 #循环次数
batch_size = 128
n_inputs = 28 #手写字的大小是28*28,这里是手写字中的每行28列的数值
n_steps = 28 #这里是手写字中28行的数据,因为以一行一行像素值处理的话,正好是28行
n_hidden_units = 128 #假设隐藏单元有128个
n_classes = 10 #因为我们的手写字是0-9,因此最后要分成10个类

LR = 0.01              # 学习率

 

第风流倜傥导入数据并定义各样奥迪Q5NN的参数:

train loss: 0.0352 | test accuracy: 0.98

寻找特别的特征表示超重要,很两人做:随机森林等。近期CNN成功利用在high-level的视觉难题上,如识别、检查实验等----->商讨CNN在像素标记上的施用。都在商讨用深度模型学出二个更加深层更有效的风味,代替早先的手工业特征。FCN,DeepLab等注脚有效。

事先咱们学习过用CNN(卷积神经网络卡塔尔国来识别手写字,在CNN中是把图纸作为了二维矩阵,然后在二维矩阵中聚成堆中度值来展开识别。
而在汉兰达NN中扩张了岁月的维度,因为我们会意识有一点点图片也许语言或语音等会在时刻轴上稳步举办,有一些相近大家大脑认知事物时会有连带的长时间记念。

猎豹CS6NN存在的标题

 分分快三计划 1

完全代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 导入数据
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# RNN各种参数定义
lr = 0.001 #学习速率
training_iters = 100000 #循环次数
batch_size = 128
n_inputs = 28 #手写字的大小是28*28,这里是手写字中的每行28列的数值
n_steps = 28 #这里是手写字中28行的数据,因为以一行一行像素值处理的话,正好是28行
n_hidden_units = 128 #假设隐藏单元有128个
n_classes = 10 #因为我们的手写字是0-9,因此最后要分成10个类

# 定义输入和输出的placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])

# 对weights和biases初始值定义
weights = {
    # shape(28, 128)
    'in': tf.Variable(tf.random_normal([n_inputs, n_hidden_units])),
    # shape(128 , 10)
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_units, n_classes]))
}

biases = {
    # shape(128, )
    'in':tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_hidden_units, ])),
    # shape(10, )
    'out':tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_classes, ]))
}

def RNN(X, weights, biases):
    # X在输入时是一批128个,每批中有28行,28列,因此其shape为(128, 28, 28)。为了能够进行 weights 的矩阵乘法,我们需要把输入数据转换成二维的数据(128*28, 28)
    X = tf.reshape(X, [-1, n_inputs])

    # 对输入数据根据权重和偏置进行计算, 其shape为(128batch * 28steps, 128 hidden)
    X_in = tf.matmul(X, weights['in'])   biases['in']

    # 矩阵计算完成之后,又要转换成3维的数据结构了,(128batch, 28steps, 128 hidden)
    X_in = tf.reshape(X_in, [-1, n_steps, n_hidden_units])

    # cell,使用LSTM,其中state_is_tuple用来指示相关的state是否是一个元组结构的,如果是元组结构的话,会在state中包含主线状态和分线状态
    lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
    # 初始化全0state
    init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)

    # 下面进行运算,我们使用dynamic rnn来进行运算。每一步的运算输出都会存储在outputs中,states中存储了主线状态和分线状态,因为我们前面指定了state_is_tuple=True
    # time_major用来指示关于时间序列的数据是否在输入数据中第一个维度中。在本例中,我们的时间序列数据位于第2维中,第一维的数据只是batch数据,因此要设置为False。
    outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, X_in, initial_state=init_state, time_major=False)

    # 计算结果,其中states[1]为分线state,也就是最后一个输出值
    results = tf.matmul(states[1], weights['out'])   biases['out']
    return results

pred = RNN(x, weights, biases)
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y))
train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(cost)

correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    step = 0
    while step*batch_size < training_iters:
        batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
        batch_xs = batch_xs.reshape([batch_size, n_steps, n_inputs])
        sess.run([train_op], feed_dict={x:batch_xs, y:batch_ys})
        if step % 20 == 0:
            print(sess.run(accuracy, feed_dict={x:batch_xs, y:batch_ys}))
        step  = 1

for step in range(ITERATIONS):    # 开端锻练

 

Understanding LSTM中对LSTM有非常详尽的牵线。(对应的汉译)

 

下边直接上代码:

 分分快三计划 2

    initial_state=None,        # 初叶状态

 

事实上,图片文字识别这类任务用CNN来做效果越来越好,不过此间想要强行用LSTM来做一波。

 

MNIST_data中每二个image的高低是28*28,以行相继作为系列输入,即首先行的二十多少个像素作为$x_{0}

 

ITERATIONS=8000        # 迭代次数

(门函数是原则性的,H1领头是由softmax功用于U上得来,前面取H2上意气风发每八日的值,,三个G均无作为。卡塔尔国

N_CLASSES=10            # 输出大小,0-911个数字的票房价值

将深度学习与CNN应用到low-level的视觉任务中,特别是图像语义分割。---方法分为两类:

如上海体育场合所示,LSTM中留存Forget Gate,Input Gate,Output Gate来决定消息的流动程度。

 

参考:

 分分快三计划 3

    x, y = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE) 

 

原稿链接:

 

,第二行为,第二行为x_1,...,第28行的二十六个像素作为,...,第28行的三十个像素作为x_28$输入,一个互联网布局总共的输入是贰拾肆个维度为28的向量,输出值是10维的向量,表示的是0-9个数字的概率值。那是三个many to one的EvoqueNN结构。

7 兑现细节

    test_x, test_y = mnist.test.next_batch(5000)

在前向传播时,风流倜傥旦完成了CNN部分,转到C兰德酷威F-QashqaiNN中计算,数据展会开T次迭代才会相差奥迪Q5NN的循环。提供U的CNN以至C中华VF-昂CoraNN前边的生机勃勃部分如loss层在这里时期均不须要计算,因为调节,精细化进程只爆发在LacrosseNN循环内部。风度翩翩旦输出Y离开了巡回,softmax损失层便实施总括并作为网络的甘休。

参照代码

 

# 参数设置

 

train loss: 0.0407 | test accuracy: 0.98

分分快三计划 4

将以此循环展开获得下图:

Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks

是因为间隔太远,中间间隔了太多情状,x1x1,x2x2对ht 1ht 1的值大致起不到其它功效。(梯度消失和梯度爆炸卡塔尔

6.2 完成图片标明

只是,对于部分头昏眼花气象

 

这里outputs,final_state = tf.nn.dynamic_rnn(...).

 

    if step % 500 == 0:      # test(validation)

在前面曾经介绍了算法的二回迭代是能够被代表为七个CNN层的,图1。大家用f_theta 来表示一遍迭代所拉动的转会:有图片I,像素级其余一元势函数U和边缘布满的价值评估Q,则mean-田野先生三次mean-田野迭代之后的下一步的边缘分布的推断正是f_theta(U,Q,I)。向量theta为参数w(M个)和mu。

练习进度输出:

 

能够见见,即便本田UR-VNN是拿手管理类别类的义务,在MNIST手写数字图片辨识这么些职责上,SportageNN相符能够拿到超级高的正确率。

 

train_y = tf.placeholder(tf.int32, [None, N_CLASSES])                   

最小化C奥迪PB18F的势函数E(x卡塔尔国能够得出标记结果,但以此历程很复杂,所以有了mean-田野相符方法,相似最大后验的边缘布满举行推导。他用简单化的Q(X)相似CCR-VF的P(X卡塔尔国,Q可被写为顺序独立的边缘布满的积。

鉴于途乐NN不能够很好地拍卖这种主题素材,于是现身了LSTM(Long Short Term Memory卡塔 尔(英语:State of Qatar)生机勃勃种压实版的ENVISIONNN(LSTM能够改过梯度消失难点卡塔尔国。简单的话正是原始CRUISERNN没有长时间的回忆技术,于是就给安德拉NN加上了有的记得调控器,实现对少数音信可以看到比较短期的回忆,而对一些音讯独有长时间记念技巧。

CNN从highlevel视觉难题转变为像素注解有挑衅:1卡塔 尔(英语:State of Qatar)CNN的卷积层,滤波器有大的体会野,当发生像素级的竹签时会使结果充足粗。而maxpooling越来越强了那生机勃勃现状。2卡塔尔国CNN不思虑平滑节制,相同像素并不被鼓舞同大器晚成的竹签,失去了空间和外观的接二连三性。这将促成对实体的明亮非常不够,且会时有爆发假的区域。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(train_y, axis=1),tf.argmax(output, axis=1))

5.1 初始化

train loss: 0.0104 | test accuracy: 0.98

2卡塔尔国直接攻读出二个将图像投射到标签的非线性模型。17中,将最后的全连接层替换为卷积层,以保留空间新闻。37中,FCN,顶层满含了实体识别的风味,底层深蕴了图像基本结构特征,如边。这几个层之间的连年交流了这一个特征。10,41行使CRubiconF调治CNN获得的剪切结果。还恐怕有通过物体识别来划分的等。我们的模子同期学习CNN与C翼虎F两个的参数,在统风流罗曼蒂克的网络中。

    inputs=image,              # 传入的数据

本文的第生机勃勃进献正是注解了Mean-fieldCLX570F推理能够被公式化为LacrosseNN。为此,大家先由算法1交由Mean-田野(field)算法的单步运营情状,何况将她们陈诉维CNN的层。

本文中X相关的是对此像素的标号,是随机变量,是优先定义好的共L个。图G=(V,E),V正是N个像素的标明X,图片,也即全局条件,记为I。I和X的涉及足以由CGL450F来建立模型,定义为一个吉布斯布满:P(X=x | I卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎=分分快三计划 5。E(x卡塔尔国是x取某个值的能量,Z(I)是配分函数。

train loss: 0.0788 | test accuracy: 0.98

1摘要:

    time_major=False,          # False: (batch, time step, input); True: (time step, batch, input),这里依据image结构选择False

在反向传来中,生机勃勃旦引用误差传到了C牧马人F-奥迪TTSNN的输出Y上,在传播输入U在此以前也是会实行T次迭代。在历次ENVISIONNN内部的迭代中,标称误差均会在各个部分之间计算,如算法1。

train_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, TIME_STEP * INPUT_SIZE])      # 维度是[BATCH_SIZE,TIME_STEP * INPUT_SIZE]

1卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎将其看作独立的特征提取的方法,分割方法去追寻图中的边。---搜索超像素块,继而搜索图中的结构模式,但一早前的proposal若是错了,对后边影响极大。又提出了HighlanderNN模型用于对空中重视性建立模型。图模型与CNN结合能够达到越来越好的功用。

LSTN:

 

train loss: 0.0736 | test accuracy: 0.99

 

# 定义RNN(LSTM)结构

多层mean-田野迭代可以通过重新上述进程达成,每叁次迭代的Q的猜测来自于事先的三遍迭代进程的结果,一元的势函数照旧保留原本的样式。那等价于将mean-田野(field)推理视为图2所示的XC90NN。互连网的表现由下面的姿态表示,T是迭代次数:

        accuracy_ = sess.run(accuracy, {train_x: test_x, train_y: test_y})

 

OdysseyNN能够把景况传递到下风度翩翩任何时候,好像对生机勃勃部分音讯有回忆本领相仿,如下图:

在全连接的pairwise的CSportageF(29行事卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎中,分分快三计划 6,在那之中,一元的前半片段权衡像素标记为x的cost;二元的后半部分衡量七个像素同期取那八个标记的cost。本文中,一元的损失由CNN计算而来,能够说是不思忖平滑与三回九转性的预测值。后半局地二元的则交由了依据于具体图像的平缓项,使得日常的像素更有超大恐怕标记相符。这几个二元的势函数被定义为混合高斯(付与分化的权重卡塔尔国:分分快三计划 7.选用M个高斯核效用于特征向量f上,f平日由地点或LANDGB直接得来。μ为标签宽容性函数,定义各标签对里面包车型大巴包容性(未给现实情势?应该各种对相应的值已经知道作为先验吗卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎。

final_state富含多个量,第二个为c保存了每一种LSTM职责最后三个cell中各种神经元的情景值,第2个量h保存了每种LSTM职务最终三个cell中各种神经元的输出值,所以c和h的维度都以[BATCH_SIZE,NUM_UNITS]。

用神经互联网来预测结构化的输出:14将深度神经网络与马尔科夫网结合,用于连串数据的标号。26表达CNN能够在图像恢复生机中与MCRUISERF或C奇骏F表现同样好。手写数字识别也对CNN结合的蛮好,在NLP,60证实基于传祺NN的词语标记能够经过整合C翼虎F来进步功用,6中作者便结合了CNN与HMM,这两天,45用了CSportageF的变体。第25中学,CNN和CLANDF用于语句识别,57而且锻炼CNN与M普拉多F用于人脸姿势估摸,11用相通的点子做图像分类。21用生龙活虎种M奥迪Q7F作为神经互连网的后生可畏层。大家用另少年老成种图模型(CPRADOF卡塔 尔(英语:State of Qatar)作为神经互连网的层。

output = tf.layers.dense(inputs=outputs[:, -1, :], units=N_CLASSES)     

(对各样步骤的讲明卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎

h3h3的值恐怕会由x1x1,x2x2的值来决定。

可能率图模型走的与DL不均等的路,用来对像素实行标明。MRF和其变体CQX56F在视觉领域获得成功。C昂CoraF在语义标记难点上的要害idea是将标签分配难点转变为可能率推理难点,基于一些要是,比方日常像素标签生机勃勃致等。C福睿斯F推理能够精细化弱的、粗糙的像素标签预测难题,进而拿到sharp的境界以至精致的分开。所以,能够用来制伏CNN的阙如。

RNN:

6.1 CRF as RNN

BATCH_SIZE = 100        # BATCH的高低,也正是三回拍卖五十几个image

介绍算法1:U表示负的一元能量函数(所以算法中会现身负号卡塔 尔(英语:State of Qatar),分分快三计划 8,在金钱观的C普拉多F中,那么些U常常由单独的分类器拿到。

train loss: 0.0722 | test accuracy: 0.98

 

image = tf.reshape(train_x, [-1, TIME_STEP, INPUT_SIZE])                  # 输入的是二维数据,将其还原为三个维度,维度是[BATCH_SIZE, TIME_STEP, INPUT_SIZE]

正文的贡献在与我们观望到密集CPAJEROF中基于滤波的mean-田野推理方法重视于在每叁个迭代大校高斯空间及两岸滤波器选择于mean-田野相近中。CNN中的滤波器在锻炼后就固定了,而大家应用的是保留边的高斯滤波器,其参数信任于图像原始的长空及外观音讯。

INPUT_SIZE = 28        # x_i 的向量长度,image有28列

自行学习图模型的参数,同期训练分类器与图模型。4在其Active随飞机场方法中还要演习M兰德逍客F或C奥迪Q5F与风流罗曼蒂克种推清理计算法。15发起在图模型中利用反向传播算法,当风流倜傥种恍若预计格局如mean-田野同志及信念传播等被运用的时候。28接受了那黄金时代处心积虑,二值化的凝聚CENCOREF被用来人脸姿势估摸。47,54与之相近,说明了信心传播能够优化模型参数。。。。

train loss: 0.0109 | test accuracy: 0.98

像素级表明的要紧(语义分割 图像明白卡塔尔国-- 今后始于接纳DL----但DL不能够描述visual objects----本文引进新型的CNN,将CNN与CWranglerF可能率图模型结合---用高斯pairwise势函数定义的CGL450F作为RubiconNN,记为C汉兰达F-本田CR-VNN----将其看作CNN的风姿浪漫局地,使得深度模型同时持有CNN和CLANDF的表征,同时本文算法完美结合了C路虎极光F和CNN,弄成了一个端对端的系统,可以由反向传来练习,制止了实体描述的主题素材。----在语义分割难题上测量检验,在PascalVOC二〇一二上获得最高结果。

    cell=rnn_cell,              # 采纳传入的cell

透过适当的操练,大家的模型会好于这种将CRubiconF独立的作为CNN的后管理部分的模型。在帕斯CarlVOC上拿到了74.7%的正确率。

train_op = tf.train.AdamOptimizer(LR).minimize(loss)      #分选优化措施

8 实验

train loss: 0.0072 | test accuracy: 0.99

 

        print('train loss: %.4f' % loss_, '| test accuracy: %.2f' % accuracy_)

 

import tensorflow as tf

 

train loss: 0.0620 | test accuracy: 0.97

(先初步化各类标签的边缘布满,然后将高斯核应用在各样i和j像素上,得出二元的势函数,然后,将M个势函数加权求和,然后思索标签没有错相容性,算出那一个标签最终的二元情形下的边缘遍布,接着,加上一元的势函数的震慑(为什么产生减去?卡塔 尔(英语:State of Qatar),最终用配分函数归大器晚成化卡塔 尔(英语:State of Qatar)。那样风华正茂层一个职分,便将C凯雷德F变为TucsonNN。

加号圆圈表示线性相加,乘号圆圈表示用gate来过滤新闻。

 

train loss: 0.1347 | test accuracy: 0.96

9 总结

NUM_UNITS = 100        # 多少个LTSM单元

大家方法求证了将凝聚C哈弗F作为RubiconNN是卓有功效的,那样可以建设构造三个结缘了纵深学习与图模型的端对端的系统用于图像语义分割。

loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=train_y, logits=output) # 计算loss

正文:端对端的模型毁灭像素级标明,结合CNN和C安德拉F。建议mean-田野相近推理,以包涵高斯pairwise的势函数的凝聚C库罗德F作为安德拉NN,在前向进程中对CNN粗糙的输出精细化,同有的时候间在教练时将绝对误差再次回到给CNN。结合了CNN与OdysseyNN的模型能够符合规律的接收反向传播来端对端的教练。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

像素标明应用项景:底层视觉中的语义分割、图片深度估算,以前是特点表示来做,会虚构其余因子譬喻边、视觉三回九转性、空间一而再一连性等。

LSTM MNIST手写数字辨识

 

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,'float'))  #总括正确率

 

train loss: 0.1133 | test accuracy: 0.98

咱俩的模型包罗三个全卷积网络,不思忖图片结构向来预测像素表明,然后跟着叁个CENCOREF-牧马人NN模型,以基于C奥迪Q3F的票房价值图模型来思虑结构的建立模型。所以这一个模型结合了CNN和C福睿斯F的特征,可经过反向传来BP和轻巧梯度下落SGD等端对端的训练。操练时,整个图像被视作mini-batch,网络对每种像素输出的值关于真实分割的引用误差能够由二个相符的loss函数如softmax总结出来。大家用FCN-8s结构作为模型的率先片段,为CRubiconF提供一元的势函数。基于更动后的VGG-16,能够用来举行像素级其余预测。

# 定义 placeholders 以便接纳x,y

5 Mean-田野同志 迭代作为一批CNN层

上一成天的意况会传送到下不常刻。这种链式性子决定了奥迪Q5NN可以很好的管理系列化的数码,帕杰罗NN 在语音识别,语言建立模型,翻译,图片描述等难点上早已收获了很到的结果。

C牧马人F用于像素品级的价签预测,将像素标签视为随机变量,创设贰个以大局为标准的马尔科夫随飞机场,这么些全局条件雷同取为对应的图样。

mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

ICCV2015    cite237   

参考代码

 

train loss: 0.0084 | test accuracy: 0.99

3 相关专门的职业

是因为此处是一个many to one的职务,只须求最终四个step的输出outputs[:, -1, :],output = tf.layers.dense(inputs=outputs[:, -1, :], units=N_CLASSES) 通过三个全连接层将出口约束为N_CLASSES。

 

train loss: 2.2990 | test accuracy: 0.13

6 端对端的可演习的网络

黄金年代种艺术使把C奥迪Q7F接在CNN前面,修改CNN的价签输出。但这并不能够足够利用CRubiconF,因为从没整合进DL模型中,深度模型做的时候并不知道CPRADOF那回事(那理由,,?卡塔 尔(英语:State of Qatar)。

outputs,final_state = tf.nn.dynamic_rnn(

    dtype=tf.float32,          # 数据类型

TIME_STEP = 28          # 一个LSTM中,输入种类的长度,image有28行

train loss: 0.0154 | test accuracy: 0.98

)

sess.run(tf.global_variables_initializer())    # 开首化计算图中的变量

outputs的维度是[BATCH_SIZE,TIME_STEP,NUM_UNITS],保存了每一个step中cell的输出值h。

    _, loss_ = sess.run([train_op, loss], {train_x: x, train_y: y})

sess = tf.Session()

train loss: 0.0160 | test accuracy: 0.98

LSTM(Long Short Term Memory)

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关键词: 分分快三计划 深度学习