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。
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:
为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量?我们没有那样去做。然而,当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时,我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。(请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。)
提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一个向量。n-gram 是多个连续单词或字符的集合(n-gram 之间可重叠)。
我们当前掌握的网络类型,统称为feed forward网络。这种网络的特点是,当我们把很多条数据输入网络进行训练时,网络没有“记忆性”,也就是网络认为前一条输入的数据与下一条输入的数据之间没有任何联系。然而在实际运用中,输入的数据间往往存在着强联系,特别是在自然语言处理中。
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。
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]
本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息。在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入。真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数
深度学习在近年来取得了巨大的成功,为许多领域带来了革命性的突破。而在深度学习算法中,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)是一种十分重要且常用的模型。RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中表现出色,具有处理时序数据的能力。本文将介绍RNN的基本原理、应用领域以及一些常见的改进方法。
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文主要介绍了RNN与双向RNN网路的原理和具体代码实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 通过对前面文章的学习,对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解,也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。然而这些网络都有一个共同的特点:每一层的神经元之间是相互独立的,如输入层的神经元彼此之间是独立的。然而,现实世界中很
下面创建一个简单的 2 层 RNN,每层有 100 个神经元,输出层是单个神经元的 dense 层:
深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。
在前系列笔记中已有了关于爱丽丝梦游仙境的例子,一直想进行中文方面的尝试,看看到底在无人干预的情况下,深度学习能够学习到很么程度,本文下载了射雕英雄传前5章,也尝试了一下简单神经网络SimpleRNN和LTSM长短期记忆网络,在完全无干预的情况下,可以做到文本自动输出,也有标点符号,部分内容也比较可观,但距离实用还有很大差距,后续得继续考虑引入分词、词的权重,剔除虚词等来提升文本可读性
与我们上篇博文[Keras深度学习浅尝]实战一结构相同,修改的地方有,定义网络与模型训练两部分,可以对比着来看。通过使用RNN结构,预测准确率略有提升,可以通过修改超参数以获得更优结果。 代码部分
上一节我们介绍了RNN网络层的记忆性原理,同时使用了keras框架听过的SimpleRNN网络层到实际运用中。然而使用的效果并不理想,主要是因为simpleRNN无法应对过长单词串的输入,在理论上,当它接收第t个输入时,它应该能把前面好几个单词的处理信息记录下来,但实际上它无法把前面已经处理过的单词信息保留到第t个单词输入的时刻。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识,并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章,希望对您有所帮助!
一:理论部分 embedding和变长输入处理 序列式问题 循环神经网络 LSTM模型原理 二:实战 keras实现embedding keras搭建循环神经网络 文本生成 文本分类 1.1embed
如果return_sequences=True,后两个输出维度如下:(增加了序列长度维度)
前面我们介绍的全连接神经网络以及卷积神经网络都只能单独处理一个个输入,并且前一个输入和后一个输入往往是没有直接联系。但是,在某些情况下我们需要很好地处理序列信息,即前一个输入与后一个输入是有关系的。比如我们理解一句话的时候,往往需要联系前后的句子才能得到这句话表达的准确含义。序列问题有很多,例如语音对话、文本理解以及视频/音频分析等。今天老shi将给大家介绍深度学习中另外一种非常重要的神经网络类型——循环神经网络RNN,它最擅长处理序列问题!
本文将简要介绍经典卷积神经网络的基本原理,并以minst图片分类为例展示用Keras实现经典卷积神经网络的方法。
我们知道,深度学习也是机器学习的一个范畴,所以它满足机器学习的基本思想:从数据中拟合出某种规律,只是它的模型结构与经典机器学习的模型不同,且具有特色:它的模型结构像人脑的神经元一样连接,所以我们也把这种结构叫做神经网络
Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码,而无需真正理解这些代码。通过学习本教程,您将搭建非常简单的构架,但是此过程会带给您些许好处:您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。 我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group, VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么,实现别人构建出来的结构有什么意义呢? 关键在于学习,通过完成本教程的学习,您将: 进一步了解 VGG 构架; 进一步了解卷积神经网
练习地址:https://www.kaggle.com/c/ds100fa19 相关博文 [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类(spacy) [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类(BERT)
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。
在涉及有序数据序列的问题中,例如时间序列预测和自然语言处理,上下文对于预测输出非常有价值。可以通过摄取整个序列而不仅仅是最后一个数据点来确定这些问题的上下文。因此,先前的输出成为当前输入的一部分,并且当重复时,最后的输出结果是所有先前输入的结果以及最后一个输入。 循环神经网络(RNN)架构是用于处理涉及序列的机器学习问题的解决方案。
我们有一段数字序列,我们训练一个神经网络,使得该模型能通过任意连在一起的两个数,判断出第三个数
A Labeled Chinese Dataset for Diabetes中文糖尿病标注数据集详情请见。
参考: 各模型完整代码 周莫烦的教学网站 这个网站上有很多机器学习相关的教学视频,推荐上去学习学习。 Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍. 今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络: 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的: [导入模块
activation: 通常为’relu’,如果不指定任何值,则不应用任何激活函数,通常应该向网络中每个卷积层添加一个Relu激活函数
在进行自然语言处理之前,需要对文本进行处理。 本文介绍keras提供的预处理包keras.preproceing下的text与序列处理模块sequence模块
‘th’模式下,为形如(samples,channels, rows,cols)的4D张量
之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks,这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助,但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面,略有不足。本文就来补充一下,讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。
首先声明,这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值,而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络,且分支结构相同时,如何使用keras使分支的权重共享。
前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络,但全连接神经网络有个明显的缺点,那就是当网络层数较多时(尤其是在图像识别任务中),它每层的参数数量容易变得很大,不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛,特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说,卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一,例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。
本文分为四个部分,第一部分简要介绍LSTM的应用现状;第二部分介绍LSTM的发展历史,并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元(GRU);第三部分介绍LSTM的基本结构,由基本循环神经网络结构引出LSTM的具体结构。第四部分,应用Keras框架提供的API,比较和分析简单循环神经网络(SRN)、LSTM和GRU在手写数字mnist数据集上的表现。
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学习的框架,如Tensorflow、Theano、Caffe等,Keras在实际应用中有一些显著的优点,其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了,支持现有的常见模型(CNN、RNN等),更重要的是建模过程相当方便快速,加快了开发速度。 笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程,而Keras中的文字、序列和图像数据预处
可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。通过模型计算图的可视化可以弄清楚神经网络是如何计算的,对于模型的可视化主要包括以下几个方面:
Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍.
循环神经网络(RNN)是基于序列数据(如语言、语音、时间序列)的递归性质而设计的,是一种反馈类型的神经网络,其结构包含环和自重复,因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据,如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。
在第一章中,我们将介绍在本书中将使用的三个深度学习人工神经网络。 这些网络是 MLP,CNN 和 RNN(在第 2 节中定义和描述),它们是本书涵盖的所选高级深度学习主题的构建块,例如自回归网络(自编码器,GAN 和 VAE),深度强化学习 ,对象检测和分割以及使用互信息的无监督学习。
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种能够处理序列数据的神经网络模型,常用于自然语言处理、时间序列分析等任务。本教程将介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的循环神经网络,并演示如何在一个简单的时间序列预测任务中使用该模型。
长短期记忆网络(通常称为“ LSTM”)是一种特殊的RNN,经过精心设计LSTM能够学习长期的依赖。正如他的名字,它可以学习长期和短期的依赖。
《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验,是一本非常好的深度学习入门书。本章节选自《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》第四章Keras入门部分内容。 福利提醒:在评论区留言,分享你的Keras学习经验,评论点赞数前五名可获得本书。时间截止周五(8月11日)晚22点
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识,并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法,并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章,希望对您有所帮助!同时,如果文章中存在错误或不足之处,也欢迎与我探讨,作者也是初学者,非常希望您的交流能促进共同成长。感谢参考文献中基基伟老师、知乎老师们的文章,共勉~
首先,简要回顾一下神经网络的构成,即神经元、多层网络和反向传播算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源,如 CS231n 课程笔记 (https://cs231n.github.io/)。
Input_shape = (batch_size, height, width, depth)Batch_size =一次向前/向后传递的训练数据数
CNN常用于图像识别,在深度学习中我们不可能直接将图片输入进去,向量是机器学习的通行证,我们将图片转换为像素矩阵再送进去,对于黑白的图片,每一个点只有一个像素值,若为彩色的,每一个点会有三个像素值(RGB)
AlexNet是深度学习领域中的经典卷积神经网络(CNN)模型之一,由Alex Krizhevsky等人提出,并在2012年的ImageNet图像识别竞赛中取得了重大突破。本文将介绍AlexNet的基本结构和关键特点,帮助读者深入了解这一算法。
-CNN的基本结构:CNN与MLP相似,因为它们只向前传送信号(前馈网络),但有CNN特有的不同类型的层
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