mvc display pdf from byte array : Change file from pdf to jpg control software platform web page winforms asp.net web browser deeplearning0-part16

DeepLearningTutorial
Release0.1
LISAlab,UniversityofMontreal
September01,2015
Change file from pdf to jpg - Convert PDF to JPEG images in C#.net, ASP.NET MVC, WinForms, WPF project
How to convert PDF to JPEG using C#.NET PDF to JPEG conversion / converter library control SDK
convert multiple pdf to jpg online; convert pdf file to jpg file
Change file from pdf to jpg - VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.net, ASP.NET MVC, WinForms, WPF project
Online Tutorial for PDF to JPEG (JPG) Conversion in VB.NET Image Application
change pdf to jpg format; change pdf to jpg
Online Convert Jpeg to PDF file. Best free online export Jpg image
You can drag and drop your JPG file in the box, and then start immediately to sort the files, try out some settings and then create the PDF files with the
convert from pdf to jpg; conversion pdf to jpg
Online Convert PDF to Jpeg images. Best free online PDF JPEG
Online PDF to JPEG Converter. Download Free Trial. Convert a PDF File to JPG. Drag and drop your PDF in the box above and we'll convert the files for you.
convert pdf page to jpg; c# pdf to jpg
CONTENTS
1 LICENSE
1
2 DeepLearningTutorials
3
3 GettingStarted
5
3.1
Download. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3.2
Datasets. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3.3
Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.4
APrimeronSupervisedOptimizationforDeepLearning. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3.5
Theano/PythonTips . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4 ClassifyingMNISTdigitsusingLogisticRegression
17
4.1
TheModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.2
DefiningaLossFunction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.3
CreatingaLogisticRegressionclass . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.4
LearningtheModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.5
Testingthemodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.6
PuttingitAllTogether . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.7
PredictionUsingaTrainedModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5 MultilayerPerceptron
35
5.1
TheModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.2
GoingfromlogisticregressiontoMLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.3
PuttingitAllTogether . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.4
TipsandTricksfortrainingMLPs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
6 ConvolutionalNeuralNetworks(LeNet)
51
6.1
Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
6.2
SparseConnectivity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
6.3
SharedWeights. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
6.4
DetailsandNotation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
6.5
TheConvolutionOperator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
6.6
MaxPooling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
6.7
TheFullModel:LeNet. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
6.8
PuttingitAllTogether . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
6.9
RunningtheCode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
i
JPG to PNG Converter | Convert JPEG to PNG, Convert PNG to JPG
image with adjusted width & height; Change image resolution JPEG image from local folders in "File" in toolbar JPEG to PNG Converter first; Load JPG images from
change from pdf to jpg on; convert pdf to jpg for
C# Image Convert: How to Convert Tiff Image to Jpeg, Png, Bmp, &
RasterEdge.XDoc.PDF.dll. How to change Tiff image to Bmp image in your C# program. This demo code convert TIFF file all pages to bmp images.
change pdf file to jpg; bulk pdf to jpg converter
6.10 TipsandTricks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
7 DenoisingAutoencoders(dA)
65
7.1
Autoencoders. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
7.2
DenoisingAutoencoders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
7.3
PuttingitAllTogether . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
7.4
RunningtheCode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
8 StackedDenoisingAutoencoders(SdA)
81
8.1
StackedAutoencoders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
8.2
Puttingitalltogether. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
8.3
RunningtheCode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
8.4
TipsandTricks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
9 RestrictedBoltzmannMachines(RBM)
91
9.1
Energy-BasedModels(EBM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
9.2
RestrictedBoltzmannMachines(RBM). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
9.3
SamplinginanRBM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
9.4
Implementation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
9.5
Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .106
10 DeepBeliefNetworks
109
10.1 DeepBeliefNetworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .109
10.2 JustifyingGreedy-LayerWisePre-Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .110
10.3 Implementation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .111
10.4 Puttingitalltogether. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .116
10.5 RunningtheCode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .117
10.6 TipsandTricks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .118
11 HybridMonte-CarloSampling
119
11.1 Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .119
11.2 ImplementingHMCUsingTheano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .121
11.3 TestingourSampler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .130
11.4 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .132
12 RecurrentNeuralNetworkswithWordEmbeddings
133
12.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .133
12.2 Code-Citations-Contact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .133
12.3 Task. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .134
12.4 Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .134
12.5 RecurrentNeuralNetworkModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .135
12.6 Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .139
12.7 Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .140
12.8 RunningtheCode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .140
13 LSTMNetworksforSentimentAnalysis
143
13.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .143
13.2 Data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .143
13.3 Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .143
ii
C# Image Convert: How to Convert Adobe PDF to Jpeg, Png, Bmp, &
C# sample code for PDF to jpg image conversion. This demo code convert PDF file all pages to jpg images. // Define input and output files path.
best pdf to jpg converter for; convert pdf picture to jpg
VB.NET PDF Convert to Images SDK: Convert PDF to png, gif images
Convert PDF to Jpg, Png, Bmp, Gif, Tiff and Bitmap in ASP.NET. Or directly change PDF to Gif image file in VB.NET program with this demo code.
change pdf to jpg online; convert pdf to jpg for online
13.4 Code-Citations-Contact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .145
13.5 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .148
14 ModelingandgeneratingsequencesofpolyphonicmusicwiththeRNN-RBM
149
14.1 TheRNN-RBM
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .149
14.2 Implementation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .150
14.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .155
14.4 Howtoimprovethiscode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .157
15 Miscellaneous
159
15.1 PlottingSamplesandFilters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .159
16 References
163
Bibliography
165
Index
167
iii
C# TIFF: How to Use C#.NET Code to Compress TIFF Image File
C:\demo3.jpg" }; // Construct List<REImage> object. List<Bitmap> images = new List<Bitmap>(); / Step1: Load image to REImage object. foreach (string file in
convert pdf file into jpg format; change file from pdf to jpg
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
Add(new Bitmap(Program.RootPath + "\\" 1.jpg")); images.Add 1.png")); / Build a PDF document with PDFDocument(images.ToArray()); / Save document to a file.
batch convert pdf to jpg; change pdf to jpg on
iv
CHAPTER
ONE
LICENSE
Copyright(c)2008–2013,TheanoDevelopmentTeamAllrightsreserved.
Redistributionanduseinsourceandbinaryforms,withorwithoutmodification,arepermittedprovidedthat
thefollowingconditionsaremet:
• Redistributionsofsourcecodemustretaintheabovecopyrightnotice,thislistofconditionsandthe
followingdisclaimer.
• Redistributionsinbinaryformmustreproducetheabovecopyrightnotice,thislistofconditionsand
thefollowingdisclaimerinthedocumentationand/orothermaterialsprovidedwiththedistribution.
• NeitherthenameofTheanonorthenamesofitscontributorsmaybeusedtoendorseorpromote
productsderivedfromthissoftwarewithoutspecificpriorwrittenpermission.
THISSOFTWAREISPROVIDEDBYTHECOPYRIGHTHOLDERS‘’ASIS”ANDANYEXPRESS
ORIMPLIEDWARRANTIES,INCLUDING,BUTNOTLIMITEDTO,THEIMPLIEDWARRANTIES
OFMERCHANTABILITYANDFITNESSFORAPARTICULARPURPOSEAREDISCLAIMED.IN
NOEVENTSHALLTHECOPYRIGHTHOLDERSBELIABLEFORANYDIRECT,INDIRECT,IN-
CIDENTAL,SPECIAL,EXEMPLARY,ORCONSEQUENTIALDAMAGES(INCLUDING,BUTNOT
LIMITEDTO,PROCUREMENTOFSUBSTITUTEGOODSORSERVICES;LOSSOFUSE,DATA,OR
PROFITS;ORBUSINESSINTERRUPTION)HOWEVERCAUSEDANDONANYTHEORYOFLIA-
BILITY,WHETHERINCONTRACT,STRICTLIABILITY,ORTORT(INCLUDINGNEGLIGENCEOR
OTHERWISE)ARISINGINANYWAYOUTOFTHEUSEOFTHISSOFTWARE,EVENIFADVISED
OFTHEPOSSIBILITYOFSUCHDAMAGE.
1
DeepLearningTutorial,Release0.1
2
Chapter1. LICENSE
CHAPTER
TWO
DEEPLEARNINGTUTORIALS
DeepLearningisanewareaofMachineLearningresearch,whichhasbeenintroducedwiththeobjectiveof
movingMachineLearningclosertooneofitsoriginalgoals:ArtificialIntelligence.Seethesecoursenotes
forabriefintroductiontoMachineLearningforAIandanintroductiontoDeepLearningalgorithms.
DeepLearningisaboutlearningmultiplelevelsofrepresentationandabstractionthathelptomakesenseof
datasuchasimages,sound,andtext.Formoreaboutdeeplearningalgorithms,seeforexample:
• ThemonographorreviewpaperLearningDeepArchitecturesforAI(Foundations&TrendsinMa-
chineLearning,2009).
• TheICML2009WorkshoponLearningFeatureHierarchieswebpagehasalistofreferences.
• TheLISApublicwikihasareadinglistandabibliography.
• GeoffHintonhasreadingsfrom2009’sNIPStutorial.
Thetutorialspresentedherewillintroduceyoutosomeofthemostimportantdeeplearningalgorithmsand
willalsoshowyouhowtorunthemusingTheano. Theanoisapythonlibrarythatmakeswritingdeep
learningmodelseasy,andgivestheoptionoftrainingthemonaGPU.
Thealgorithmtutorialshavesomeprerequisites. Youshouldknow w somepython, andbefamiliarwith
numpy.SincethistutorialisaboutusingTheano,youshouldreadovertheTheanobasictutorialfirst.Once
you’vedonethat,readthroughourGettingStartedchapter–itintroducesthenotation,and[downloadable]
datasetsusedinthealgorithmtutorials,andthewaywedooptimizationbystochasticgradientdescent.
Thepurelysupervisedlearningalgorithmsaremeanttobereadinorder:
1. LogisticRegression-usingTheanoforsomethingsimple
2. Multilayerperceptron-introductiontolayers
3. DeepConvolutionalNetwork-asimplifiedversionofLeNet5
Theunsupervisedandsemi-supervisedlearningalgorithmscanbereadinanyorder(theauto-encoderscan
bereadindependentlyoftheRBM/DBNthread):
• AutoEncoders,DenoisingAutoencoders-descriptionofautoencoders
• StackedDenoisingAuto-Encoders-easystepsintounsupervisedpre-trainingfordeepnets
• RestrictedBoltzmannMachines-singlelayergenerativeRBMmodel
• DeepBeliefNetworks-unsupervisedgenerativepre-trainingofstackedRBMsfollowedbysupervised
fine-tuning
3
DeepLearningTutorial,Release0.1
BuildingtowardsincludingthemcRBMmodel,wehaveanewtutorialonsamplingfromenergymodels:
• HMCSampling-hybrid(akaHamiltonian)Monte-Carlosamplingwithscan()
BuildingtowardsincludingtheContractiveauto-encoderstutorial,wehavethecodefornow:
Contractiveauto-encoderscode-Thereissomebasicdocinthecode.
Recurrentneuralnetworkswithwordembeddingsandcontextwindow:
SemanticParsingofSpeechusingRecurrentNet
LSTMnetworkforsentimentanalysis:
LSTMnetwork
Energy-basedrecurrentneuralnetwork(RNN-RBM):
Modelingandgeneratingsequencesofpolyphonicmusic
4
Chapter2. DeepLearningTutorials
Documents you may be interested
Documents you may be interested