Try to play theano

最新推荐文章于 2019-06-28 13:47:22 发布
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分类专栏： python 机器学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Zhaohui1995_Yang/article/details/52004822
本文介绍了Theano这一深度学习框架的三个核心特性：通过编译优化提升运算速度，利用符号求导简化梯度计算过程，以及提高数值计算的稳定性。Theano能够使用g++或nvcc将表达式图编译为CPU或GPU指令，显著提高运行速度；同时它还能自动构建符号图进行梯度计算，类似于Sympy；此外，Theano还具备识别并采用更稳定算法处理数值不稳定表达式的能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • execution speed optimizations: Theano can use g++ or nvcc to compile parts your expression graph into CPU or GPU instructions, which run much faster than pure Python.
  • symbolic differentiation: Theano can automatically build symbolic graphs for computing gradients.

  • stability optimizations: Theano can recognize [some] numerically unstable expressions and compute them with more stable algorithms.

    三大特点：速度优化，符号求导和计算的稳定性。速度优化是theano.function在编译的时候会通过g++或者nvcc来编译cpu或者gpu的版本。theano内部构建图，从而自动求导，类似于google的sympy。
EM算法理解——从朴素贝叶斯角度出发
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07-08 5288
参考资料： http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html其实虽然说看了一天的EM算法，但是当初是没有理解这个问题的，但是今天看完了朴素贝叶斯，突然之间就理解了这个算法。 也许是个巧合。先来回顾一下朴素贝叶斯： 类别的概率 p(y1) p(y2) 特征\类别 y1 y2 a1 dist
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Dropout with Theano Oct 12, 2016 16 minute read Almost everyone working with Deep Learning would have heard a smattering aboutDropout. Albiet a simple concept(introduced a couple of years ago),
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200 lines of python code to demonstrate DQN with Keras Overview This project demonstrates how to use the Deep-Q Learning algorithm with Keras together to play FlappyBird. This article is
A Guide to Deep Learning
科技创新与颠覆者
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A Guide to Deep Learning Deep learning is a fast-changing field at the intersection of computer science and mathematics. It is a relatively new branch of a wider field called machine learning. The
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Learning How To Code Neural Networks
weixin_33742618的博客
01-10 165
原文：https://medium.com/learning-new-stuff/how-to-learn-neural-networks-758b78f2736e#.ly5wpz44d This is the second post in a series of me trying to learn something new over a short period of time. ...
Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano
LW_ICE
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slamer的专栏
04-20 1159
December 17, 2014 | categories: Python, Deep Learning, Programming, Tutorial, Machine Learning | 192 Comments This is a hands-on tutorial on deep learning. Step by step, we'll goabout
转：Using convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial
BeeGreen的博客
06-28 522
Using convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial December 17, 2014 | categories: Python, Deep Learning, Programming, Tutorial, Machine Learning | View Comments ...
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predictOneVsAll.m这个函数相对来说比较简单，就是根据不同的oneVsAll训练出来的theta参数来进行分类，分类的结果是根据某一个类的概率最大来判断的。max函数刚好能返回最大值和下标，很方便。最后，由于label是列向量，所以最后确定的X的类也应该是列向量的。function p = predictOneVsAll(all_theta, X) %PREDICT Predict t
ConvNetJs
Zhaohui1995_Yang的专栏
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发现一个很神奇的网站：http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/index.html使用浏览器的js来直接训练网络，excited！ 代码在：https://github.com/karpathy/convnetjs1.intro页intro页的几个实验都很有意思，发现几个神奇的地方比如说在1d的回归上，有时候添加一个点，那么分界线就有可能有
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Zhaohui1995_Yang的专栏
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SVM
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