convnetjs教程

『壹』 寫分布式機器學習演算法，哪種編程介面比較好

SVM方面，首選的肯定是LIBSVM這個庫，應該是應用最廣的機器學習庫了。 下面主要推薦一些DeepLearning的GitHub項目吧！ 1. convnetjs - Star:2200+ 實現了卷積神經網路，可以用來做分類，回歸，強化學習等。 2. DeepLearn Toolbox - Star:1000+ Matlab實現中最熱的庫存，包括了CNN,DBN,SAE,CAE等主流模型。 3. Deep Learning(yusugomo) - Star:800+ 實現了深度學習網路，從演算法與實現上都比較全，提供了5種語言的實現：Python,C/C++,Java,Scala，實現的模型有DBN/CDBN/RBM/CRBM/dA/SdA/LR等。 4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star:500+ 這是同名書的配套代碼，語言是Python。 5. rbm-mnist - Star:200+ 這個是hinton matlab代碼的C++改寫版，還實現了Rasmussen的共軛梯度Conjugate Gradient演算法。

『貳』 cnn卷積神經網路用什麼語言來寫pascial

200+
這個是hinton matlab代碼來的C++改寫版源. convnetjs - Star,SAE，首選的肯定是LIBSVM這個庫;RBM#47. DeepLearn Toolbox - Star，包括了CNN;C++SVM方面,Java。
2。
下面主要一些DeepLearning的GitHub項目吧;SdA#47:2200+
實現了卷積神經網路，還實現了Rasmussen的共軛梯度Conjugate Gradient演算法,DBN,C/CRBM/CDBN#47：Python。
3,CAE等主流模型，實現的模型有DBN#47，可以用來做分類，語言是Python;LR等，從演算法與實現上都比較全:800+
實現了深度學習網路. rbm-mnist - Star，應該是應用最廣的機器學習庫了，強化學習等. Deep Learning(yusugomo) - Star,Scala:1000+
Matlab實現中最熱的庫存，提供了5種語言的實現。
5;dA#47:500+
這是同名書的配套代碼。
4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star！
1，回歸

『叄』 stm32如何把得到的按鍵值放入數組

stm32把得到的按鍵值放入數組的方法如下
使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本5.0以上，支持轉化的模型有Keras、TFlite、ONNX、Lasagne、Caffe、ConvNetJS。Cube-AI把模型轉化為一堆數組，而後將這些數組內容解析成模型，和Tensorflow里的模型轉數組後使用原理是一樣的。

『肆』 谷歌deep dream怎麼玩

SVM方面，首選的肯定是libsvm這個庫，應該是應用最廣的機器學習庫了。
下面主要推薦一些DeepLearning的GitHub項目吧！
1. convnetjs - star:2200+
實現了卷積神經網路，可以用來做分類，回歸，強化學習等。
2. DeepLearn Toolbox - star:1000+
Matlab實現中最熱的庫存，包括了cnn,DBN,sae,cae等主流模型。
3. Deep Learning(yusugomo) - star:800+
實現了深度學習網路，從演算法與實現上都比較全，提供了5種語言的實現：Python,C/C++,Java,Scala，實現的模型有DBN/CDBN/RBM/CRBM/dA/SdA/lr等。
4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - star:500+
這是同名書的配套代碼，語言是Python。
5. rbm-mnist - Star:200+
這個是hinton matlab代碼的C++改寫版，還實現了Rasmussen的共軛梯度Conjugate Gradient演算法。

『伍』 如何選擇深度學習框架 TensorFlow/Torch/Mxnet/Theano

深度學習目前的應用領域很多，主要是計算機視覺和自然語言處理，以及各種預測等。對於計算機視覺，可以做圖像分類、目標檢測、視頻中的目標檢測等，對於自然語言處理，可以做語音識別、語音合成、對話系統、機器翻譯、文章摘要、情感分析等。
對於剛入行深度學習，想從事人工智慧工業應用和研發的小白來說，選擇一個適合自己的深度學習框架顯得尤為重要。那麼在選擇深度學習框架的時候，要注意哪些內容呢?
通常我們在選擇框架時要考慮易用性、性能、社區、平台支持等問題。初學者應該考慮容易上手的框架，偏工業應用的開發者可以考慮使用穩定性高、性能好的框架，偏研究性的開發者，一般選擇易用而且有領先的模型基線的框架。
目前這個階段，TensorFlow因為背靠谷歌公司這座靠山，再加上擁有龐大的開發者群體，而且採用了稱為「可執行的偽代碼」的Python語言，成為最受歡迎的主流框架之一。一些外圍的第三方庫(如Keras、TFLearn)也基於它實現了很多成果，Keras還得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上層語言也在逐漸擴大，對於不同工程背景的人轉入的門檻正在降低。
因此，對於剛入行深度學習的小白，TensorFlow是一個非常好的選擇，掌握TensorFlow對以後的求職發展很有幫助。
為了讓大家更快地掌握深度學習技術，成為人工智慧領域高端人才，中公教育聯合中科院自動化研究所專家，強力推出人工智慧《深度學習》，讓大家學有所成、真正掌握機器學習模型以及演算法背後的原理。

『陸』 卷積神經網路fliter如何翻譯

200+
這個是hinton matlab代碼的C++改寫版. convnetjs - Star,SAE，首選的肯定是LIBSVM這個庫;RBM#47. DeepLearn Toolbox - Star，包括了CNN;C++SVM方面,Java。
2。
下面主要一些DeepLearning的GitHub項目吧;SdA#47:2200+
實現了卷積神經網路，還實現了Rasmussen的共軛梯度Conjugate Gradient演算法,DBN,C/CRBM/CDBN#47：Python。
3,CAE等主流模型，實現的模型有DBN#47，可以用來做分類，語言是Python;LR等，從演算法與實現上都比較全:800+
實現了深度學習網路. rbm-mnist - Star，應該是應用最廣的機器學習庫了，強化學習等. Deep Learning(yusugomo) - Star,Scala:1000+
Matlab實現中最熱的庫存，提供了5種語言的實現。
5;dA#47:500+
這是同名書的配套代碼。
4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star！
1，回歸

『柒』 如何用c++在mnist上實現一個簡單的卷積神經網路，有哪些參考資料

SVM方面，首選的肯定是LIBSVM這個庫，應該是應用最廣的機器學習庫了。 下面主要推薦一些DeepLearning的GitHub項目吧！ 1. convnetjs - Star:2200+ 實現了卷積神經網路，可以用來做分類，回歸，強化學習等。 2. DeepLearn Toolbox - Star:1000+ M.

『捌』 Hinton的RBM代碼用不好怎麼回事呢

為什麼用不好？因為hinton的代碼並沒有給出所有參數
在最開始一大段注釋中最後四行的參數是需要你自己定義的
即
% maxepoch -- maximum number of epochs
% numhid -- number of hidden units
% batchdata -- the data that is divided into batches (numcases numdims numbatches)
% restart -- set to 1 if learning starts from beginning
restart不用管，你需要定義maxepoch、numhid和batchdata
其中最重要的是第三個批數據，你可以把下面這幾行加到代碼開頭 看看能不能運行
maxepoch=100; % maximum number of epochs
numhid=10; % number of hidden units
% batchdata -- the data that is divided into batches (numcases numdims numbatches)
batchdata(:,:,1) = [1,1,1,0,0,0;1,0,1,1,0,1];
batchdata(:,:,2) = [1,0,1,0,0,0;1,0,1,0,0,1];
restart =1; %-- set to 1 if learning starts from beginning

『玖』 如何使用JavaScript構建機器學習模型

如何使用JavaScript構建機器學習模型

目前，機器學習領域建模的主要語言是 Python 和 R，前不久騰訊推出的機器學習框架 Angel 則支持 Java 和 Scala。本文作者 Abhishek Soni 則用行動告訴我們，開發機器學習模型，JavaScript 也可以。

JavaScript？我不是應該使用 Python 嗎？甚至 Scikit-learn 在 JavaScript 上都不工作。

這是可能的，實際上，連我自己都驚訝於開發者對此忽視的態度。就 Scikit-learn 而言，Javascript 的開發者事實上已經推出了適用的庫，它會在本文中有所提及。那麼，讓我們看看 Javascript 在機器學習上能夠做什麼吧。

根據人工智慧先驅 Arthur Samuel 的說法，機器學習為計算機提供了無需明確編程的學習能力。換句話說，它使得計算機能夠自我學習並執行正確的指令，無需人類提供全部指導。

谷歌已經把自己移動優先的策略轉換到人工智慧優先很久了。

為什麼 JavaScript 在機器學習界未被提及過？

• 慢（真的假的？）

• 矩陣操作很困難（這里有庫，比如 math.js）

• 僅用於 Web 開發（然而這里還有 Node.js）

• 機器學習庫通常是在 Python 上的（還好，JS 的開發者人數也不少）

在 JavaScript 中有一些可供使用的預制庫，其中包含一些機器學習演算法，如線性回歸、SVM、樸素貝葉斯等等，以下是其中的一部分。

• brain.js（神經網路）

• Synaptic（神經網路）

• Natural（自然語言處理）

• ConvNetJS（卷積神經網路）

• mljs（一組具有多種功能的子庫）

首先，我們將使用 mljs 回歸庫來進行一些線性回歸操作。

參考代碼：https://github.com/abhisheksoni27/machine-learning-with-js

1. 安裝庫

• $ npm install ml-regression csvtojson


• $ yarn add ml-regression csvtojson



ml-regression 正如其名，負責機器學習的線性回歸。

csvtojson 是一個用於 node.js 的快速 CSV 解析器，它允許載入 CSV 數據文件並將其轉換為 JSON。

2. 初始化並載入數據

下載數據文件（.csv），並將其加入你的項目。

鏈接：http://www-bcf.usc.e/~gareth/ISL/Advertising.csv

如果你已經初始化了一個空的 npm 項目，打開 index.js，輸入以下代碼。

• const ml = require('ml-regression');


• const csv = require('csvtojson');


• const SLR = ml.SLR; // Simple Linear Regression



• const csvFilePath = 'advertising.csv'; // Data


• let csvData = [], // parsed Data


• X = [], // Input


• y = []; // Output



• let regressionModel;



我把文件放在了項目的根目錄下，如果你想放在其他地方，請記得更新 csvFilePath。

現在我們使用 csvtojson 的 fromFile 方法載入數據文件：

• csv()


• .fromFile(csvFilePath)


• .on('json', (jsonObj) => {


• csvData.push(jsonObj);


• })


• .on('done', () => {


• dressData(); // To get data points from JSON Objects


• performRegression();


• });



3. 打包數據，准備執行

JSON 對象被存儲在 csvData 中，我們還需要輸入數據點數組和輸出數據點。我們通過一個填充 X 和 Y 變數的 dressData 函數來運行數據。

• function dressData() {


• /**


• * One row of the data object looks like:


• * {


• * TV: "10",


• * Radio: "100",


• * Newspaper: "20",


• * "Sales": "1000"


• * }


• *


• * Hence, while adding the data points,


• * we need to parse the String value as a Float.


• */


• csvData.forEach((row) => {


• X.push(f(row.Radio));


• y.push(f(row.Sales));


• });


• }



• function f(s) {


• return parseFloat(s);


• }



4. 訓練模型開始預測

數據已經打包完畢，是時候訓練我們的模型了。

為此，我們需要寫一個 performRegression 函數：

• function performRegression() {


• regressionModel = new SLR(X, y); // Train the model on training data


• console.log(regressionModel.toString(3));


• predictOutput();


• }



performRegression 函數有一個方法 toString，它為浮點輸出獲取一個名為 precision 的參數。predictOutput 函數能讓你輸入數值，然後將模型的輸出傳到控制台。它是這樣的（注意，我使用的是 Node.js 的 readline 工具）：

• function predictOutput() {


• rl.question('Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : ', (answer) => {


• console.log(`At X = ${answer}, y = ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);


• predictOutput();


• });


• }



以下是為了增加閱讀用戶的代碼

• const readline = require('readline'); // For user prompt to allow predictions



• const rl = readline.createInterface({


• input: process.stdin,


• output: process.stdout


• });



5. 大功告成！

遵循以上步驟，你的 index.js 應該是這樣：

• const ml = require('ml-regression');


• const csv = require('csvtojson');


• const SLR = ml.SLR; // Simple Linear Regression



• const csvFilePath = 'advertising.csv'; // Data


• let csvData = [], // parsed Data


• X = [], // Input


• y = []; // Output



• let regressionModel;



• const readline = require('readline'); // For user prompt to allow predictions



• const rl = readline.createInterface({


• input: process.stdin,


• output: process.stdout


• });



• csv()


• .fromFile(csvFilePath)


• .on('json', (jsonObj) => {


• csvData.push(jsonObj);


• })


• .on('done', () => {


• dressData(); // To get data points from JSON Objects


• performRegression();


• });



• function performRegression() {


• regressionModel = new SLR(X, y); // Train the model on training data


• console.log(regressionModel.toString(3));


• predictOutput();


• }



• function dressData() {


• /**


• * One row of the data object looks like:


• * {


• * TV: "10",


• * Radio: "100",


• * Newspaper: "20",


• * "Sales": "1000"


• * }


• *


• * Hence, while adding the data points,


• * we need to parse the String value as a Float.


• */


• csvData.forEach((row) => {


• X.push(f(row.Radio));


• y.push(f(row.Sales));


• });


• }



• function f(s) {


• return parseFloat(s);


• }



• function predictOutput() {


• rl.question('Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : ', (answer) => {


• console.log(`At X = ${answer}, y = ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);


• predictOutput();


• });


• }



到你的終端上運行 node index.js，得到的輸出會是這樣：

• $ node index.js


• f(x) = 0.202 * x + 9.31


• Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : 151.5


• At X = 151.5, y = 39.98974927911285


• Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) :



恭喜！你剛剛在 JavaScript 中訓練了第一個線性回歸模型。