载入与保存
Python标准的保存类别实体并重新载入它们的途径是pickle机制。许多Theano对象可以由此被序列化（或者反序列化），然而pickle的局限性在于，被序列化的类别实例的代码或者数据并没有被同时保存。因此重新载入先前版本的类可能会出问题。
因此，需要寻求基于预期保存和重新载入的耗时的不同机制。
对于短期（比如临时文件和网络转录），Theano的pickle是可行的。
对于长...
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2014-09-04 23:45:41
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深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：1）强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；2）明确突出了特征学习...
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2014-09-03 19:40:57
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关于深度学习的一些个人浅见：
深度学习通常是训练深度（多层）神经网络，用于模式识别（如语音、图像识别）；深度网络 指是具有深层（多层）网络结构的神经网络。
深层网络由于神经元多，参数多，拟合表现能力强，有表现欲解决复杂问题的能力。
但是深度网络存在很多局部最优解，深度网络的训练容易停留在局部最优上，初始参数的选择对网络最终收敛在那个位置有很大的影响。...
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2014-09-03 11:18:46
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配置
config模块包含了各种用于修改Theano的属性。在Theano导入时，许多属性都会被检查，而有些属性是只读模式。
一般约定，在用户代码内部config模块的属性不应当被修改。
Theano的这些属性都有默认值，但是你也可以在你的.theanorc文件里面修改，并且使用THEANO_FLAGS的环境变量进行修改。
优先顺序是：
1. theano.config.的赋值
2. ...
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2014-09-02 19:56:15
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导数使用T.grad计算。
这里使用pp()打印梯度的符号表达式。
第3行输出是打印了经过优化器简化的符号梯度表达式，与第1个输出相比确实简单多了。
fill((x** TensorConstant{2}), TensorConstant{1.0})指创建一个x**2大小的矩阵，并填充1。
importtheano.tensor as T
fromtheano import pp
fr...
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2014-08-29 20:10:08
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图结构（Graph Structures）是了解Theano内在工作原理的基础。
Theano编程的核心是用符号占位符把数学关系表示出来。
图结构的组成部分
如图实现了这段代码：
importtheano.tensor as T
x= T.matrix('x')
y= T.matrix('y')
z= x + y
变量节点（variable nodes）
红色表示...
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2014-08-29 11:04:07
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有了前面的准备，可以用Theano实现一个逻辑回归程序，逻辑回归是典型的有监督学习。
为了形象，这里我们假设分类任务是区分人与狗的照片。
首先是生成随机数对象
importnumpy
importtheano
importtheano.tensor as T
rng= numpy.random
数据初始化
有400张照片，这些照片不是人的就是狗的。
每张照片是28*28=78...
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2014-08-28 22:46:06
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标量相加
import theano.tensor as T
from theano import function
x = T.dscalar('x')
y = T.dscalar('y')
z = x + y
f = function([x, y], z)
输入定义两个符号变量来代替数值，输出是一个0维的numpy.ndarray数组。
矩阵相加
把输入类型换一下就行了，矩阵如果...
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2014-08-28 16:13:59
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scikit-learn.org 一个开源的机器学习python工具 http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html Theano - Phthon深度学习算法库 Python的科学计算库 http://...
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2014-08-27 20:12:08
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论文笔记之《Descriptor Matching with Convolutional Neural Networks: a Comparison to SIFT》。...
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2014-08-26 15:29:26
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