Skip to content

This repository is used to publish source code of my deep learning book

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

innovation-cat/DeepLearningBook

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

89 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

DeepLearningBook

This repository is used to publish source code of my deep learning book

update 2017-7-23:代码添加python3支持,代码在python3.6 + Theano 0.9环境下运行成功

image

说明

本代码基于python2.7.13和theano 0.8.2编写,如果你在运行本代码时遇到什么问题,或者有什么疑问,也欢迎随时与我联系: [email protected]

准备工作

要执行本教程的代码,读者首先需要安装下面的软件或依赖库:

  • 安装Visual Studio 2013 or 2015.
  • 安装Anaconda2. 由于Theano的安装需要大量的依赖库,为了避免安装的依赖失败,我强烈建议安装Anaconda,Anaconda为我们构建了一个强大python开发环境,可以轻松在上面部署工程项目,并且自身已经安装了超过700个常用的包,满足了绝大部分的开发需要,读者可以在官方下载安装:https://www.continuum.io/downloads/. 注意,Anaconda2代表的是python2,Anaconda3代表的是python3,本教程我使用的是Anaconda2,也就是python2编写。
  • 安装mingw和libpython. 如果你已经安装了Anaconda2, 那么只需要在命令行窗口中输入"pip install mingw"和"pip install libpython",就可以分别安装这按个库。
pip install mingw
pip install libpython

如果pip install运行错误,可以尝试使用conda install来获取,即:

conda install mingw libpython
  • CUDA 8.0 (可选). 如果你想将代码放在GPU上进行加速,那么你需要确保你有一块NVIDIA的GPU显卡,并且支持CUDA, 然后在NVIDIA的官方网站上下载安装CUDA toolkit: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads  
  • 安装Theano 0.8或者更高的版本. 在命令行窗口中输入"pip install theano",系统就会为你自动安装最新的Theano库
pip install theano

当你按照上面的步骤执行完毕后,在命令行窗口中输入"python"进入python的工作环境,然后输入"import theano",如果没有报错,并且得到下面的信息(可能因系统环境不同,显示的信息会不一样),那么,恭喜你,你已经成功安装Theano的开发环境,可以编写代码了。

image

硬件

部件 信息
CPU intel Core i7-6700K
RAM 16GB或以上
GPU Nvidia GeForce GTX 1080

应用一: cifar10图像分类

1.1 任务描述:

CIFAR-10图像分类. CIFAR-10由6万张大小为32323构成的图像集,由多伦多大学的Alex Krizhevsky, Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集和维护,数据集的下载地址为:(https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)

在本应用中,我尝试了下面的4种不同的网络模型来进行分类:

  • softmax回归: 没有隐藏层的网络,经过300次的迭代之后,得到的分类错误率约为0.6
  • 多层感知机: 带2个隐藏层, 每一个隐藏层分别有1000个节点. 经过300次的迭代之后,得到的分类错误率约为0.5。
  • 栈式降噪自编码器: 分两个阶段,第一阶段是预训练,用来初始化网络的权重参数。2。 微调,与普通的神经网络训练步骤一样,经过300次的迭代之后,得到的分类错误率约为0.45。
  • 卷积神经网络: 3个卷积层,3个池化层,采用最大池化策略,经过300次的迭代之后,得到的分类错误率约为0.25。

注意:我没有对上述模型进行进一步的优化,读者可以自行修改超参数,或者修改网络的结构来获得更好的性能,例如,可以添加dropout防止过拟合;CNN使用更多的卷积层等

1.2 性能分析:

在命令行窗口种输入cd命令进入"cifar10 classification"文件夹, 分别执行"softmax.py", "mlp.py", "cnn.py", "sda.py",则可以运行不同的模型。

下图展示了不同的模型,随着迭代次数的增加,相应的分类错误率的曲线趋势对比:

image

应用二: 个性化推荐

2.1 任务描述:

在这个应用种,我们采用基于RBM的协同过滤算法来进行个性化推荐,基于RBM的协同过滤,最早是由Hinton等人在2006年提出,并且也是当年的Netflix竞赛中表现最好的单模型之一,更详细的实现,读者可以参考书本第11章的讲解,或者查阅文章: http://www.utstat.toronto.edu/~rsalakhu/papers/rbmcf.pdf

要运行本节代码,你需要按照下面的代码来执行:

步骤一: 进入"Recommendation"文件夹, 运行"data_preprocess.py"脚本, 你将得到一个新的文件"data.pkl",该文件为你封装了模型所需要的输入数据结构,该数据结构包括下面的数据:

  • min_user_id
  • max_user_id
  • min_movie_id
  • max_movie_id
  • train_set

Step 2: 运行"rbm.py"脚本来训练模型

2.2 性能分析:

在本应用中,我使用了下面5个不同的训练策略,包括:调整cd的步数,通常来说cd的步数越大,Gibbs采样的准确度就越高,但运行时间也更长,方案一和方案二可以看出这种差距;使用persistent,也就是每一次的gibbs链的起点不是重新开始,而是以上一次的链尾作为本次Gibbs采样的开始,这种做法也会比普通的对比散度算法效果要好;最后,我还采用了自适应调整学习率和Gibbs采样步数的策略,我们发现,动态调整超参数的效果要更优于静态固定的超参数。

  • learning rate=0.01, cd_k=3, after 20 epochs, get error rate 25%
  • learning rate=0.01, cd_k=10, after 20 epochs, get error rate 23%
  • learning rate=0.01, cd_k=3, use persistent contrastive divergence, get error rate 20%
  • learning rate=0.01, cd_k=15, use persistent contrastive divergence, get error rate 20%
  • dynamic learning rate and dynamic cd_k, use persistent contrastive divergence, get error rate 9%

下图是不同的策略对应的错误率曲线图: image

应用三: 语言模型

3.1 任务描述:

本应用是使用LSTM模型来构建语言模型,我们采用的数据集摘取自Google BigQuery的reddit comments

  • small dataset: 超过60000条评论数据.
  • large dataset: 超过400000条评论数据.

统计语言模型本质上是一个概率分布模型,通过语言模型,我们可以得到任意一个句子的概率大小,我们用数学公式可以形式化地表示为:

image

3.2 网络结构:

基于LSTM的语言模型网络结构如下图所示,把每一个句子的每一个单词作为每一个时间步的输入,并预测下一时间步的结果输出概率,更详细的细节,读者可以参阅书本的第十二章:

image

3.3 性能分析:

在命令行窗口种输入cd命令进入"Language model"文件夹,运行"lstm.py"脚本,将得到下面的每一步迭代输出:

image

经过100次的迭代训练后,损失函数的曲线趋势如下图所示: 注意:本程序的运算量比较大,因此,强烈建议将本程序放在GPU中运行

image

应用四: 文本分类

4.1 任务描述:

在本任务中,我使用了卷积神经网络来实现文本分类,本案例使用的数据集来源于imdb的评论数据集,数据集的下载地址为:http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/. 当给定任意的一条评论数据,模型能够预测出它属于正面评论还是负面评论的概率

4.2 准备工作:

  • 本应用需要将词进行词向量化,为此,我们可以借助一些已有的已经编译好的词向量工具,在本应用中,我们使用了Google公布的Google New词向量工具,该词向量工具通过训练超过1000亿个单词的语料库得到,包括了超过300万个单词的词向量,每一个词向量是300维,词向量工具的下载地址为:https://code.google.com/p/word2vec/。
  • 安装NLTK工具包,主要是用于对文本分词。

步骤一: 解压imdb数据集文件到本地文件夹(aclImdb_v1.tar.gz).

步骤二: 运行"data_preprocess.py"脚本, 脚本将对数据集进行解析,并得到下面的几个结构体,以供训练使用:

  • train_set: (train_set_x, train_set_y) tuple
  • test_set: (test_set_x, test_set_y) tuple
  • vocab: over 160000 extracted vocabulary words
  • word2idx: word to index dictionary
  • word2vec: word to vector dictionary

步骤三: 运行"cnn_classification.py"脚本来对数据进行分类,详细的实现细节,读者可以参考书本的第十三章。

4.3 网络结构:

image

4.4 性能分析:

本应用的CNN模型,主要采用AlexNet的架构,在全连接层采用了Dropout策略,分别用4种不同的优化策略,效果如下图所示: 注意:CNN模型的运算量非常大,因此,强烈建议将本程序放在GPU中运行

image

About

This repository is used to publish source code of my deep learning book

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages