Keras仅对大多数特定预测的准确性 - 腾讯云开发者社区

预测房价：回归问题回归问题预测结果为连续值，而不是离散的类别。波士顿房价数据集通过20世纪70年代波士顿郊区房价数据集，预测平均房价；数据集的特征包括犯罪率、税率等信息。...数据集只有506条记录，划分成404的训练集和102的测试集。每个记录的特征取值范围各不相同。比如，有0~1,1~12以及0~100的等等。...加载数据集 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets)...尽管网络模型能适应数据的多样性，但是相应的学习过程变得非常困难。...from keras import models from keras import layers def build_model(): model = models.Sequential()

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离线的特定领域语音主力 - 提升语音控制的准确性

但问题是，这些基于云端的语音主力服务是为了满足用户的庞杂而广泛的通用需求而服务的，如查询天气，播放音乐，查询新闻和资讯，查询个人日程，控制智能家居设备等等。...正因如此，云端语音主力看起来非常强大是一个通才(generaist)，而不是某一个特定领域的专才(specialists)。...由Vocalize.ai近日完成的评测显示，嵌入式的为特定领域打造的语音助理，可以提供比云端通用语音助理更准确的语音识别和自然语言理解能力。...训练，调整和加权(Trained, Tuned and Weighted) 从以上对比可以看到，Sensory嵌入式为特定产品优化打造的语音助理服务，可以更好的理解和执行与微波炉相关的功能指令。...不仅如此，Sensory也为其他特定领域产品，如流媒体控制，连锁快餐如麦当劳自助语音点餐终端，甚至连锁咖啡店打造了其专用的语音主力服务，如虚拟的咖啡师(barista) -

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基于keras的波士顿房价预测

https://www.kaggle.com/c/boston-housing from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets...尽管网络模型能适应数据的多样性，但是相应的学习过程变得非常困难。...from keras import models from keras import layers def build_model(): model = models.Sequential()...使用激活函数将会限制输出结果的范围，比如使用sigmoid激活函数，输出结果在0~1之间。这里，因为最后一层只是一个线性层，模型的输出结果可能是任意值。模型的损失函数为mse均方误差。...最好的评估方式是采用K折交叉验证–将数据集分成K份(K=4或5)，实例化K个模型，每个模型在K-1份数据上进行训练，在1份数据上进行评估，最后用K次评估分数的平均值做最后的评估结果。

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Keras中的多变量时间序列预测-LSTMs

这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...学习该教程后，您将收获：如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集；如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题；如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...比如：对风向进行独热向量编码操作通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的...评估模型拟合模型后，开始预测测试集。将预测结果与测试集结合起来，并反转缩放。还将测试集真实的污染结果数据和测试集结合起来，进行反转缩放。...通过对比原始比例的预测值和实际值，我们可以计算模型的误差分数，这里计算误差用均方根误差。

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预测金融时间序列——Keras 中的 MLP 模型

让我们把Keras作为一个实现框架——它非常简单、直观，你可以用它来实现相当复杂的计算图，但到目前为止我们还不需要它。...Keras 还允许我们非常灵活地控制训练过程，例如，如果我们的结果没有改善，最好减少梯度下降步骤的值——这正是 Reduce LR On Plateau 所做的，我们将其添加为回调到模型训练。...在准备训练样本时，原始数据（例如收盘价和简单算法）的准确性太高很可能表明模型过度拟合了。...我们将从最常见的方式开始——在权重总和的L2 范数中向误差函数添加一个附加项，在Keras 中，这是使用 keras.regularizers.activity_regularizer 完成的。...model.add(LeakyReLU()) model.add(Dense(2)) model.add(Activation('softmax')) 这个神经网络在误差函数方面学习得更好一点，但准确性仍然受到影响

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教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会：如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...你还需要使用 TensorFlow 或 Theano 后端安装 Keras（2.0 或更高版本）。...请记住，每个批结束时，Keras 中的 LSTM 的内部状态都将重置，因此内部状态是天数的函数可能有所帮助（试着证明它）。

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教你预测北京雾霾，基于keras LSTMs的多变量时间序列预测

这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。本文讲解了如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...包含三块内容：如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集；如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题；如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...我们将根据前几个小时的记录预测下个小时的污染程度。...通过对比原始比例的预测值和实际值，我们可以计算模型的误差分数，这里计算误差用均方根误差。...from numpy import concatenate from keras.layers import LSTM from math import sqrt # 开始预测 yhat = model.predict

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Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后，您将知道：如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...您可以探索的一些替代配方包括：根据过去24小时内的天气情况和污染情况，预测下一小时的污染情况。预测如上所述的下一小时的污染，并给出下一小时的“预期”天气条件。...该模型将适用于批量大小为72的50个训练时期。请记住，Keras中的LSTM的内部状态在每个批次结束时被重置，所以是多天函数的内部状态可能是有用的（尝试测试）。...北京PM2.5数据集在UCI机器学习库 Keras中长期短期记忆模型的5步生命周期 Python中的长时间短时记忆网络的时间序列预测 Python中的长期短期记忆网络的多步时间序列预测概要在本教程中

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Nature Methods | 深度学习架构Enformer提高基因表达的预测准确性

Enformer，这个深度学习架构能够整合来自基因组中远程交互（高达100 kb远）的信息，大大提高了从 DNA 序列预测基因表达的准确性。...作者使用称为 Enformer的深度学习架构有效利用来自非编码DNA的信息，大幅提高了基因表达预测的准确性。...本文还展示了Enformer通过数据训练能够具备增强子选择的特异性，而且该模型提高了对eQTL数据的变异效应和MPRA 突变效果的预测准确性。...3.2正文此部分解释了Enformer具体使用了哪些DNA序列元素进行预测原理方法 ①通过计算两种基因表达贡献分数（输入梯度、注意力权重），能标识出对特定基因表达最具预测性的输入序列。...③识别因果变异更准确：用预测差异向量来表示变体，并训练随机森林分类器，Enformer为大多数组织提供了更准确的分类器，使特征曲线下面积增加，可以有效解析增强子和启动子的变体。

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基于Python的Tensorflow卫星数据分类神经网络

深度学习已经占据了解决复杂问题的大多数领域，地理空间领域也不例外。文章的标题让您感兴趣，因此希望熟悉卫星数据集 ; 目前，Landsat 5 TM。...在大多数情况下，这种权衡在精确度和召回之间保持。上面展示的房屋和树木问题类似于建筑物，采石场和贫瘠土地的情况。卫星数据的分类优先级可能因目的而异。...相反，如果优先级是仅对纯组合像素进行分类而不包括任何其他类像素，并且可以放弃混合的组合像素，则需要高精度分类器。通用模型将使用房屋和树木的红线来保持精确度和召回之间的平衡。...现在将数组的形状更改为二维数组，这是大多数ML算法所期望的，其中每行代表一个像素。pyrsgis包的转换模块将做到这一点。...Hyderabad构建层由模型使用多光谱数据预测已经精确评估了模型的准确性并进行了调用 - 还可以对新预测的栅格进行传统检查（例如kappa系数）。

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用keras对国产剧评论文本的情感进行预测

RNN即循环神经网络，其主要用途是处理和预测序列数据。在CNN中，神经网络层间采用全连接的方式连接，但层内节点之间却无连接。...RNN为了处理序列数据，层内节点的输出还会重新输入本层，以实现学习历史，预测未来。...Keras对RNN的支持 Keras在layers包的recurrent模块中实现了RNN相关层模型的支持，并在wrapper模块中实现双向RNN的包装器。...下面的示例使用了LSTM模型，通过对豆瓣电视剧评论进行训练，最终使得模型可以对评论的好恶进行预测，或者说简单的情感分析。语料处理原始语料来自豆瓣，采集了约100w条豆瓣国产剧评论及对应的评分。...,即可以查看训练的模型对评论的预测了.负向输出为0,正向输出为1.

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使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现

基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现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模型构建与编译 def build_model(): # input_dim是输入的train_x的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples...整个绿色的矩形方框就是一个 cell。 cell state 是不输出的，它仅对输出 hidden state 产生影响。通常情况，我们不需要访问 cell state，除非想设计复杂的网络结构时。...keras 中设置两种参数的讨论 1.return_sequences=False && return_state=False h = LSTM(X) Keras API 中，return_sequences...train_x.shape,test_x.shape)) predict_y, test_y = train_model(train_x, train_y, test_x, test_y) #返回原来的对应的预测数值

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基于深度学习的图像目标识别预测 | CV | Tensorflow | Keras

在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景...在Keras中主要的数据结构是 model ，该结构定义了一个完整的图。可以向已经存在的图中加入任何的网络结构。...import keras Keras 有两种不同的建模方式： 1. Sequential models：这种方法用于实现一些简单的模型。...全连接层这个层在 Keras 中称为被称之为 Dense 层，只需要设置输出层的维度，然后Keras就会帮助自动完成了。...为了去构建这个网络，将利用Keras API的功能来构建一个单独的 fire 模块，当构建完模型后即可对一幅图识别概率预测。

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6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现

LSTM(Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决 RNN 无法处理长距离的依赖的问题，在时间序列预测问题上面也有广泛的应用。...90 模型的 Keras 代码： # define model【Vanilla LSTM】 model = Sequential() model.add( LSTM(50, activation='...： X， 70, 75, 145 80, 85, 165 90, 95, 185 模型的 Keras 代码： # define model【Vanilla LSTM】 model = Sequential...： X， [70, 80, 90] 模型的 Keras 代码： # define model【Vanilla LSTM】 model = Sequential() model.add(LSTM(100,...： X， [40 45] [50 55] [60 65] 模型的 Keras 代码： # define model model = Sequential() model.add(LSTM(100,

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机器学习的「反噬」：当 ML 用于密码破解，成功率竟然这么高！

图 9：训练和验证准确性目前的结果看起来很有希望，但这只是字符级的准确性，而不是单词级的准确性。如要猜测密码，我们必须正确预测每个字符，而不仅仅是大多数字符！参见图 10。 ?...图 13 显示了一些示例测试结果，其中：第一列包含实际的测试单词；第二列包含相应的预测单词，其中各个字符用颜色编码以显示正确（绿色）和错误（红色）预测；第三列只显示正确预测的字符，错误预测的字符替换为下划线...图 13：数据测试结果对于「aaron」这个单词，所使用的模型只得到了一个正确字符；对于「canada」一词，预测结果有大多数字符是正确的；而对于「lokita」，它的所有字符预测均是正确的。...，而不是一个简单的拼写检查器，是否我们可以得到单词检测层面更高的准确性呢？但通过仔细查看测试结果（图 16），可以注意到「a」被预测为「s」，「n」被预测为「b」，等等。 ?...我们可以看到一个非常明显的趋势，即大多数误差来自临近处。这也意味着我们可以通过更多的数据、更大的网络或能够更好地捕获这些数据的网络架构来提高模型的准确性。 ?

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使用Keras实现基于注意力机制（Attention）的 LSTM 时间序列预测

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。时隔半年多，毕设男孩终于重操旧业，回到了 LSTM进行时间序列预测和异常检测的路上。...如果有阅读过我之前的博客，可以发现使用 LSTM作单类的时间序列异常检测也是基于对于时间序列的预测进行登堂入室LSTM：使用LSTM进行简单的时间序列异常检测本次我们要进行的是使用注意力机制 +...LSTM 进行时间序列预测，项目地址为Keras Attention Mechanism 对于时间步的注意力机制首先我们把它git clone 到本地，然后配置好所需环境笔者的 tensorflow...比如使用多维去预测一维的数据，我们想使用注意力机制决定哪些维对于预测维起关键作用。...，也是相同的）对于时间步和输入维的注意力机制待补充注:参考 keras-attention-mechanism 以及 Keras中文文档代码已上传到我的github 发布者：全栈程序员栈长

5.8K2 0

时间序列预测与递归神经网络在Keras的应用基于Python

编辑整理编辑部：西西原文作者 Jason Brownlee 问题描述问题为：国际客运量预测。该数据范围从 1949 年 1 月至 1960 年 12 月。...下面是一个样本的文件但是我们感兴趣的不是日期，因为每个被观察的相同间距隔开的一个月。因此，我们可以排除加载数据集的第一列。你可以看到数据集有一个上升趋势的。你还可以看到一些周期性等。...This assumes a working SciPy environment with the Keras deep learning library installed....We can gain finer control over when the internal state of the LSTM network is cleared in Keras by making...LSTM networks can be stacked in Keras in the same way that other layer types can be stacked.

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如何利用 NLP 技术提高机器翻译中对文化特定词汇和习语的理解与翻译准确性？

要利用 NLP 技术提高机器翻译中对文化特定词汇和习语的理解与翻译准确性，可以采用以下方法：数据收集与预处理：收集与文化特定词汇和习语相关的大量平行语料，确保数据集中包含丰富的文化特定内容。...这些资源可以包含特定领域的术语、俚语、习惯用语等。多模型训练：使用多模型训练技术，训练多个翻译模型，每个模型针对不同的文化特定内容进行特殊优化。...通过持续的人工审核与反馈循环，可以帮助系统不断改进对文化特定内容的理解和翻译准确性。...综上所述，利用 NLP 技术提高机器翻译中对文化特定词汇和习语的理解与翻译准确性需要综合运用数据收集与预处理、双语词典与词汇资源、多模型训练、语言模型与上下文信息、文化知识库和人工审核与反馈循环等方法。...不断的改进和优化可以提升机器翻译系统在处理文化特定内容时的表现。

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. | 预测特定有机分子光谱的深度学习模型

准确高效的分子光谱模拟对物质发现和结构鉴定至关重要。然而，传统的依赖量子化学的方法成本高，效率低。为了解决这个问题，研究者们开发了DetaNet模型，它能够以更高的效率和准确性预测分子光谱。...分子光谱学是一种用于分析分子电子或振动特性的技术，广泛应用于物理、化学、生物学等多个科学领域。这项技术通过捕捉分子的特定“指纹”来帮助科学家识别和研究物质。...这些方法通过学习大量的数据，可以在不进行繁琐的电子结构计算的情况下预测分子的结构、属性和光谱关系。例如，已经有研究利用多层感知器和卷积神经网络来预测分子的电子激发光谱。...实验部分图 1 预测分子的振动光谱：在这一部分研究中，作者将DetaNet的精确等变属性预测能力与谐振子近似相结合，开发了方法来预测分子的振动光谱。...此外，与DFT结果相比，DetaNet预测的吸收强度的平均绝对误差（MAE）小于0.012原子单位，R2大约为92.04%（见图2a），这证明了DetaNet在模拟UV-Vis光谱方面的准确性。

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【TensorFlow2.x 实践】服装分类

训练模型（把数据输入模型、评估准确性、作出预测、验证预测） 1....大多数层（例如）具有在训练期间学习的参数。...('\nTest accuracy:', test_acc) 运行结果：测试数据集的准确性略低于训练数据集的准确性。...训练准确性和测试准确性之间的差距代表过度拟合。当机器学习模型在新的，以前看不见的输入上的表现比训练数据上的表现差时，就会发生过度拟合。...图层（神经网络结构）从输入到其中的数据中提取表示 # 深度学习的大部分内容是将简单的层链接在一起。大多数层（例如tf.keras.layers.Dense ）具有在训练期间学习的参数。

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时间序列预测与递归神经网络在Keras的应用基于Python

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. | 预测特定有机分子光谱的深度学习模型

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