该网络的主要思想即使用 VAE 生成单张舞蹈图片,并根据 LSTM 将这些舞蹈图片组合成一系列完整的动作,最后联合训练就能生成非常逼真的舞蹈动作。...因为 z 服从于高斯分布,因此确定方差与均值后 z 的分布就完全确定了,随后解码器从 z 分布中采样隐藏编码就能解码为与输出图像相近的输出。...将循环层的输出接入全连接层与混合密度网络层,最后输出一套舞蹈动作每一个时间步的图像应该是怎样的。...此外,根据试验结果,VAE 中的编码器参数数量约 172 万,解码器约为 174 万,但 LSTM+MDN 却有 1219 万参数。最后我们生成了一个 16 秒的舞蹈视频: ?...和 Keras 使用 LSTM 循环神经网络构建时序预测模型:https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras
Codes 以一份 VAE 代码为例 # -*- coding: utf8 -*- import keras from keras.models import Model from keras.layers...w) print(grad) # 有些是 None 的 grad = grad[grad is not None] # 去掉 None,不然报错 # 打印梯度的函数 # K.function 的输入和输出必要是...,所以keras无法求出偏导,修改后问题解决。...def my_complex_loss_graph(y_label, emb_uid, lstm_out,y_true_1,y_true_2,y_true_3,out_1,out_2,out_3): mse_out..._3, out_3) # emb_uid= K.reshape(emb_uid, [-1, 32]) cosine_sim = tf.reduce_sum(0.5*tf.square(emb_uid-lstm_out
在运行前需要对计算图编译,然后才能输出结果。...异常 ValueError: 如果无效的 kwargs 被传入。...example 下面这个例子是打印一个LSTM层的中间结果,值得注意的是这个LSTM的sequence是变长的,可以看到输出的结果sequence长度分别是64和128 import keras.backend...as K from keras.layers import LSTM, Input import numpy as np I = Input(shape=(None, 200)) lstm...K.clear_session() # (2, 64, 20) # (2, 128, 20) 其他的调试技巧 有频繁张量变换操作的,如dot, mat, reshape等等,记得加一行形状变化的注释
实现字符级的 LSTM 文本生成 首先下载语料,并将其转换为小写。...模型 model = keras.models.Sequential() model.add(layers.LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars)))) model.add...能够实现这种映射的模块,即以潜在点作为输入并输出一张图像(像素网格),叫作生成器(generator,对于 GAN 而言)或解码器(decoder,对于 VAE 而言)。...这个过程的随机性提高了其稳健性,并迫使潜在空间的任何位置都对应有意义的表示,即潜在空间采样的每个点都能解码为有效的输出 VAE模型表示 ?...class CustomVariationalLayer(keras.layers.Layer): """ 用于计算 VAE 损失的自定义层 """ def vae_loss
应用最大池化的输出是所选区域的最大值,而应用平均池的输出是区域中数字的平均值。 例如,假设特征图的形状为3 x 3,池化区域形状为2 x 2。...SAME padding表示输入将用零填充,以便在卷积后输出与输入的形状相同。...64×14×14×1,然后池化成64×7×7×1的形状的输出。...因此,在 VAE 中学习的重点转移到最大化输入数据的概率,而不是试图从输入重建输出。 现在让我们在以下部分中在 TensorFlow 和 Keras 中构建自编码器。...到目前为止,我们已经使用了在 Keras 中构建模型的顺序样式,现在在这个例子中,我们将看到在 Keras 中构建 VAE 模型的函数式风格。
自动生成舞蹈动作的深度网络,结合了变分自编码器VAE、LSTM 与混合密度网络MDN。...该网络的主要思想即使用VAE生成单张舞蹈图片,并使用 LSTM 将这些舞蹈图片组合成一系列完整的动作,最后联合训练就能生成非常逼真的舞蹈动作。训练完成后,生成的舞蹈效果如下: ?...是的,你可以定义一个多输出的网络(比如 3),然后每次输出 3 个预测值,然而这个网络的效果肯定是非常差的(你可以自己思考一下为什么)。...blog.otoro.net/2015/11/24/mixture-density-networks-with-tensorflow https://github.com/jsn5/dancenet 附上keras...实现的MDN: https://github.com/cpmpercussion/keras-mdn-layer
并且即使是一个小的扰动点也可能会致垃圾输出。 要点:传统的自编码器学习的潜在空间不是连续的。...只需展平它的输出并将两个向量附加到它上面。...这使得 VAE 了解该邻域中的所有点在解码时都应该产生类似的输出。这确保了潜在空间是连续的! 要点:编码器中的随机化迫使潜在空间是连续的。...var_decoder = tf.keras.models.Model( inputs=[decoder_inputs], outputs=[decoder_outputs] ) 唯一的区别是现在编码器的输出或潜在空间是一维向量而不是...2、由于标准法线是圆形的并且围绕其平均值对称,因此潜在空间中存在间隙的风险较小,也就是说解码器产生无效的图像的概率会小。 通过以上方式,VAE克服了传统自编码器在图像生成方面的所有三个缺点。
Keras的泛型模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型 常用Model属性 model.layers:组成模型图的各个层 model.inputs:模型的输入张量列表 model.outputs...keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # 这返回一个张量 inputs = Input(shape=(784,...from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense, merge from keras.models import Model # 主要的输入接收新闻本身...、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状: layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape 如果该层有多个计算节点。...output()将会返回该层唯一的输出 a = Input(shape=(140, 256)) lstm = LSTM(32) encoded_a = lstm(a) assert lstm.output
这个模型是一个简单的序列模型,包含一个带有128个神经元的 LSTM 层,以及一个输出层。...3.1.2 参数说明input_shape: 输入数据的形状,这里是 (time_steps, features)。output_vocab_size: 输出词汇表的大小。...# 定义模型输入和输出的形状input_shape = (time_steps, features)output_vocab_size = num_classes在此部分,定义了输入形状 input_shape...模型包含一个带有128个神经元的 LSTM 层,以及一个输出层。3.3.2 参数说明input_shape: 输入数据的形状。output_vocab_size: 输出词汇表的大小。...在此部分,定义了口语识别和生成模型的输入形状 input_shape_spoken 和输出词汇表大小 output_vocab_size_spoken。
keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.layers import Inputfrom keras.layers.merge import...3D形状,即(样本,时间步长,特征)。...您可以看到输入形状为(1,1),因为我们的数据具有一个功能的时间步长。 ...假设我们要预测输入为30的输出。实际输出应为30 x 15 =450。 首先,我们需要按照LSTM的要求将测试数据转换为正确的形状,即3D形状。...以下脚本将我们的测试点转换为3维形状,然后预测输出: ....print(test_output) 我的输出为145.96,比实际输出值153少7点。
keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.layers import Inputfrom keras.layers.merge import...3D形状,即(样本,时间步长,特征)。...您可以看到输入形状为(1,1),因为我们的数据具有一个功能的时间步长。...假设我们要预测输入为30的输出。实际输出应为30 x 15 =450。首先,我们需要按照LSTM的要求将测试数据转换为正确的形状,即3D形状。...以下脚本将我们的测试点转换为3维形状,然后预测输出: print(test_output) 我的输出为145.96,比实际输出值153少7点。
(1, 5, 1)的三维数组,表示一个序列数据,y_train是一个形状为(1, 1)的二维数组,表示对应的输出。...LSTM包含了输入门、遗忘门和输出门等结构,能够选择性地控制信息的传递和遗忘,从而有效地处理长序列。...keras.layers import Dense, LSTM, Embeddingfrom keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.preprocessing.sequence...然后,我们添加一个LSTM层,并指定隐藏单元的数量。最后,我们添加一个输出层,使用sigmoid激活函数进行二分类。...(n_samples, time_steps, input_dim)的三维数组,表示一个序列数据,y_train是一个形状为(n_samples, input_dim)的二维数组,表示对应的输出。
import pad_sequences from keras.models import Model from keras.layers import LSTM, Input, TimeDistributed...然后我们将其连接到嵌入层,这里要考虑的参数是“input_dim”(西班牙语词汇表的长度)和“output_dim”(嵌入向量的形状)。此层将把西班牙语单词转换为输出维度形状的向量。...例如,“sol”将转换为形状为128的向量。输出维越高,从每个单词中提取的语义意义就越多,但所需的计算和处理时间也就越高。我们也需要在速度和性能之间找到平衡。...即使LSTM的每一个时间步都输出一个隐藏向量,我们会把注意力集中在最后一个,因此参数「return_sequences」 是'False'。...我们需要定义的参数是单元数,这个单元数是输出向量的形状,它需要与英语词汇的长度相同。为什么?这个向量的值都接近于零,除了其中一个单位接近于1。
Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文,用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...如果你使用 TF 2.0 + Keras 做深度学习研究,这里有你需要知道的一切。 Keras 作者 François Chollet 1)你需要知道的第一个类是 “Layer”。...3)最好在一个单独的 “build” 方法中创建权重,使用你的 layer 看到的第一个输入的形状来调用该方法。...11)有很多内置层是可用的,从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层,再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。...另一个快速示例:以任何一种风格实现 VAE,可以是 subclassing,或者函数式 API。找到最适合你的方法吧!
Keras 作者 François Chollet 近日发表了一系列推文,如果你使用 TensorFlow 2.0 + Keras 做深度学习研究,这里有你需要知道的一切。...Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文,用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...3)最好在一个单独的 “build” 方法中创建权重,使用你的 layer 看到的第一个输入的形状来调用该方法。这种模式让我们不用必须指定’ input_dim ‘: ?...11)有很多内置层是可用的,从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层,再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。...另一个快速示例:以任何一种风格实现 VAE,可以是 subclassing,或者函数式 API。找到最适合你的方法吧! ? subclassing ?
形状:存在一个子序列,其形状或循环与序列的正常形状组件不同。经济状况的变动,如生产率或商品和服务的总需求和总供应,往往是这些波动的根源。在短期内,这些变化导致了经济扩张和衰退的时期。...GRU是是LSTM的简化版,没有单独记忆单元,但信息流增加。GRU没有输出门,但有更新门和重置门。GRU和LSTM在多季节时间序列学习复杂模式有局限,训练成本高。...LSTM-VAE结合LSTM和变分自编码器,采用去噪自编码方法训练,使用动态阈值减少误报。Donut模型为监督式异常检测方法,使用修改的ELBO、缺失数据注入和MCMC插补。...重编码器和潜在约束网络(VELC)被添加到VAE架构中以获得新的潜在向量,并用于最大化异常分数(重构误差),以便准确建模正常样本。VAE和LSTM集成到一个组件中用于无监督异常检测和稳健预测支持。...LSTM-VAE分析24个人的1555个机器人喂食执行,包括12种异常。
该示例为用户开发自己的编解码LSTM模型提供了基础。 在本教程中,你将学会如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络,包括: 如何在Keras中为序列预测定义一个复杂的编解码模型。...如何定义一个可用于评估编解码LSTM模型的可伸缩序列预测问题。 如何在Keras中应用编解码LSTM模型来解决可伸缩的整数序列预测问题。...Keras深度学习Python库提供了一个机器翻译编解码的例子(lstm_seq2seq.py),作者在文章“十分钟简介:在Keras中进行序列学习”中进行了讲解。...运行示例,首先打印准备好的数据集的形状。...如何定义一个可用于评估编解码LSTM模型的可伸缩序列预测问题。 如何在Keras中应用编LSTM模型来解决可伸缩的整数序列预测问题。
) 评估函数(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子,那么中阶API就是【模型之墙...Reshape:形状重塑层,改变输入张量的形状。 Concatenate:拼接层,将多个张量在某个维度上拼接。 Add:加法层。 Subtract:减法层。 Maximum:取最大值层。...LSTM:长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道,遗忘门,更新门,输出门。可以较为有效地缓解梯度消失问题,从而能够适用长期依赖问题。...设置return_sequences = True时可以返回各个中间步骤输出,否则只返回最终输出。 GRU:门控循环网络层。LSTM的低配版,不具有携带轨道,参数数量少于LSTM,训练速度更快。...接受一个循环网络单元或一个循环单元列表,通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell:LSTM单元。
我们将基于 keras 模块构建自己的 LSTM 网络进行时序预测。...▲ 图3:实际销量数据 4.1 构建一般LSTM模型,当我们选择步长为1时,先给出结果如下 ▲ 图4 正常建立 LSTM 模型预测会出现如上预测值右偏现象,尽管 r2 或者 MSE 很好,但这建立的模型其实是无效模型...▲ 图5 5 改进模型输出 我们看下模型最终输出结果: ▲ 图6:LSTM结果 5.1 经典时序模型下的最优输出结果 ARIMA 模型的定阶原理与建模分析: https://zhuanlan.zhihu.com...keras.layers import LSTM from keras import optimizers import keras.backend as K import tensorflow as...()##差分 revisedata = S_sell_data.max() sell_datanormalization = S_sell_data / revisedata##数据规范化 ##数据形状转换
以下代码导入所需的库: import numpy as npfrom keras.models import Sequential, load_modelfrom keras.layers import...Dense, Embedding, LSTM, Dropoutfrom keras.utils import to_categoricalfrom random import randintimport...print(macbeth_text_words[500])print(word_2_index[macbeth_text_words[500]]) 这是输出: comparisons1456 修改数据形状...由于输出将是单个单词,因此输出的形状将是二维的(样本数,语料库中唯一词的数量)。 以下脚本修改了输入序列和相应输出的形状。...以下脚本还将输出转换为二维格式。 以下脚本打印输入和相应输出的形状。
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