Keras 函数式 API 是定义复杂模型(如多输出模型、有向无环图,或具有共享层的模型)的方法。
如果这些内置模型层不能够满足需求,我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
在keras的网络中,如果用layer_name.shape的方式获取shape信息将会返还tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape其中包含的是tensorflow.python.framework.tensor_shape.Dimension
LSTMs(Long Short Term Memory networks,长短期记忆网络)简称LSTMs,很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LSTM,就很有必要先介绍一下RNN。下面我将简略介绍一下RNN原理。
你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器,来创建一个 Sequential 模型:
基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中,都会用到 LSTM层,主要参数如下:
选自MACHINE LEARNING MASTERY 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积,导致模型权重出现重大更新。会造成模型不稳定,无法利用训练数据学习。本文将介绍深度神经网络中的梯度爆炸问题。 阅读本文,你将了解: 什么是梯度爆炸,模型训练过程中梯度爆炸会引起哪些问题; 如何确定自己的网络模型是否出现梯度爆炸; 如何修复梯度爆炸问题。 什么是梯度爆炸? 误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量,用于以正确的方向
机器之心整理 参与:思源 今年 1 月 12 日,Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注,他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。而昨日,François Chollet 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成!他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力,也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量。 这一次发布的是 Keras 官方中文文档,它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中,虽然目前已经
原文地址:https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络(即RNN)。 对于任意的序列预测(sequence prediction )问题,配置和应用起来可能会相当困难,即使在P
特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用,图像或者文本数据一般不会用到特征列。使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征,将连续特征构建分桶特征,以及对多个特征生成交叉特征等等。
作者:Sandeep Bhupatiraju 剧透警告:摩斯电码并不需要破解。它很有用,因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送,并且我说它不需要破解,因为代码是众所周知的,点和破折号的组合并不是什么秘密。但是,从理论上讲,它是一种替代密码(substitution cipher), 每个字母(和每个数字)的每个字母都有一些使用点和破折号的表示形式,如下所示。 让我们暂停我们的怀疑,并假设我们收到摩尔斯电码的消息,但我们不知道如何阅读它们。假设我们还有一些代码的例子及其相应的单词列表。现在,
fit_generator 是 keras 提供的用来进行批次训练的函数,使用方法如下:
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类,具备参数管理功能。
同时,本文将使用Keras的API构建模型,以方便模型设计和编写简洁的代码。首先导入相关的库函数:
利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型、在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型
Keras确实是一大神器,代码可以写得非常简洁,但是最近在写LSTM和DeepFM的时候,遇到了一个问题:样本的长度不一样。对不定长序列的一种预处理方法是,首先对数据进行padding补0,然后引入keras的Masking层,它能自动对0值进行过滤。
LSTM 01:理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02:如何为LSTMs准备数据 LSTM 03:如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04:4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05:Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06:如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07:如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08:超详细LSTM调参指南
在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息:http://www.drhongtao.com/gefcom/2017
选自Analytics Vidhya 机器之心编译 作者:Pranjal Srivastava 参与:李泽南、蒋思源、黄小天 本文从 RNN 的局限性开始,通过简单的概念与详细的运算过程描述 LSTM 的基本原理,随后再通过文本生成案例加强对这种 RNN 变体的理解。LSTM 是目前应用非常广泛的模型,我们使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习库调用它甚至都不需要了解它的运算过程,希望本文能为各位读者进行预习或复习 LSTM 提供一定的帮助。 序列预测问题已经存在很长时间了。它被认为是数
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题,探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题,如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器,博文通俗易懂,专知内容组整理出来,希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者:Jason Brownlee 译者:专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
长期短期记忆(LSTM)是由三个内部闸(internal gates)所构建成的循环神经网络(recurrent neuralnetwork)。
我们是否可以通过气象图来预测降水量呢?今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN(常用于文本 / 时间系列任务)、CNN(常用于图像任务)等等。具体可以看之前文章:一文概览神经网络模型。
人工智能(AI)无处不在。机器学习和人工智能正在彻底改变现代问题的解决方式。应用机器学习的一种很酷的方法是使用财务数据。财务数据是机器学习的一个游乐场。
机器学习和深度学习已经成为量化对冲基金常用最大化其利润的常用的新的有效策略。 作为一名人工智能和金融爱好者,这是令人振奋的消息,因为它结合了我感兴趣的两个领域。 本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场,特别是股票(或指数)的价格。 这篇文章基于我的GitHub中的python项目,在那里你可以找到完整的python代码以及如何使用该程序。 此外,对于更多这样的内容,请查看我自己的页面:Engineer Quant
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据,其中股价随时间变化。
在本文中,我们将看到如何创建语言翻译模型,这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq体系结构通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身(一个词语序列)。但我们还可以拥有额外的输入(如新闻发布的日期等)。这个模型的损失函数将由两部分组成,辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况,主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况,即使来自主损失函数的梯度发生弥散,来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之,该模型框图如下:
本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读,新手博主,边学边记,以便后续温习,或者对他人有所帮助
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:keras系列第六篇,本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络,最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题,让记住长期信息成为神经网络的默认行为,而不是需要很大力气才能学会。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。点击公众号下方文
我可能不是爱因斯坦那样的物理学家,但我完全同意他的音乐思想!我每天都听音乐。我往返办公室的过程中就伴随着音乐的旋律,老实说,这有助于我专心工作。
上次的一篇文章说了下DenseNet,这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”,其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的,值得好好读一下。
将正整数(索引值)转换为固定尺寸的稠密向量。 例如: [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]]
整理自keras:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
LSTM(Long Short-Term Memory) 即长短期记忆,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。其中的内部机制就是通过四个门调节信息流,了解序列中哪些数据需要保留或丢弃。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
上周分享了本文上篇,现有分词、机器学习、深度学习库Keras技术知识,下篇将详细介绍达观数据使用深度学习的分词尝试。 基于深度学习方式的分词尝试 基于上面的知识,可以考虑使用深度学习的方法进行中文分词。分词的基础思想还是使用序列标注问题,将一个句子中的每个字标记成BEMS四种label。模型整的输入是字符序列,输出是一个标注序列,因此这是一个标准的sequence to sequence问题。因为一个句子中每个字的上下文对这个字的label类型影响很大,因此考虑使用RNN模型来解决。 环境介绍 测试硬件
Seq2Seq是指一般的序列到序列的转换任务,特点是输入序列和输出序列是不对齐的,比如机器翻译、自动文摘等等。
上一篇 seq2seq 入门 提到了 cho 和 Sutskever 的两篇论文,今天来看一下如何用 keras 建立 seq2seq。 第一个 LSTM 为 Encoder,只在序列结束时输出一个语
可能会遇到多种模型需要揉在一起,如cnn和lstm,而我一般在keras框架下开局就是一句
门控循环单元(GRU)与 长短期记忆(LSTM)原理非常相似,同为使用门控机制控制输入、记忆等信息而在当前时间步做出预测。但比起 LSTM,GRU的门控逻辑有些许不同。
本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程,更精确地说是一个序列到序列(Seq2Seq)。在上一个教程中,我们开发了一个多对多翻译模型,如下图所示:
数据 数据来自互联网,这些数据用于预测航空公司的人数,我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建,只对keras部分代码做重点的介绍
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云