【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
在机器学习和深度学习中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络(CNN),有许多种方法去描述CNN到底做了什么,一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。
activation: 激活函数,若不指定,则不使用激活函数 (即线性激活: a(x) = x)。
在一个排列不变性的数据上神经网络是困难的。拼图游戏就是这种类型的数据,那么神经网络能解决一个2x2的拼图游戏吗? 什么是置换不变性(Permutation Invariance)? 如果一个函数的输出
网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏;优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake:将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流,但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功,但他们的缺陷也是十分明显的,而且并不是生成图像的全部。自编码器(autoencoder)作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展,所以不要忘掉自编码器!
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。
导语:在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
本文是 Python 系列的第十四篇,也是深度学习框架的 Keras 中篇,离上篇相隔时间太久。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
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:
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识,其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容,请参看原书)。
选自hackevolve 作者:Saideep Talari 机器之心编译 参与:乾树、思源 在我们使用 CNN 进行图片分类时,模型到底关注的是图像的哪个区域?Grad-CAM 利用卷积网络最后一个特征图的信息,并加权对应的梯度而构建模型分类的热力图,通过该热力图,我们可以清楚地了解哪一块区域对于类别是最重要的。 你在训练神经网络进行图片分类时,有没有想过网络是否就是像人类感知信息一样去理解图像?这个问题很难回答,因为多数情况下深度神经网络都被视作黑箱。我们喂给它输入数据进而得到输出。整个流程如果出现问题
即使我们从理论上理解了卷积神经网络,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。
自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始(预测句子中出现的下一个角色),继续介绍RNN,这可以让我们生成一些原生文本,在过程中,我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN(每次迭代中学习文本中的随机部分),然后创建一个有状态RNN(保留训练迭代之间的隐藏态,可以从断点继续,用这种方法学习长规律)。然后,我们会搭建一个RNN,来做情感分析(例如,读取影评,提取评价者对电影的感情),这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构,来做神经网络机器翻译(NMT)。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
这张图显示了一个滤波器的某时刻的运作过程,最左边的是原图,中间是滤波器,最右边是结果,它会进行一个内积运算,图中也展示了这个过程
当我们说卷积神经网络(CNN)时,通常是指用于图像分类的2维CNN。但是,现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络,即1维CNN和3维CNN。在本指南中,我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
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]
近日 TensorFlow 官方发布了 2.8.0 正式版,距离上次 2.7 版本的更新过去没多久,新版本提供了更多的 bug 修复和功能改进,此外新版本还针对漏洞发布了补丁。
首先了解Keras的一个很好的途径就是通过 文档 Keras 中文文档地址: https://keras.io/zh/models/about-keras-models/
文件下载:https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794
我们将训练一个手写数字识别分类器,其在著名的MNIST数据集上将具有超过99%的准确率。
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/,链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”,请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
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:
关于张量、张量运算、批量、梯度优化、随机梯度下降这几个概念和Dense的一些参数,简单而又难以理解的几个名词,花了几天时间才看了个七七八八,尤其是Dense的输入输出参数、权重和偏置向量是如何发挥作用的。
斯蒂文查了查 2019 年 1 月 3 日平安银行 (000001.XSHE) 的收盘价,发现是 9.28,他默默将这个单数字存到 X0 里。
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
Seq2Seq[1]框架最初是在神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)领域中提出,用于将一种语言(sequence)翻译成另一种语言(sequence)。其结构如下图所示:
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
本文介绍了torchlayers。torchlayers 旨在做Keras为TensorFlow所做的事情,它提供了更高级的模型构建的API和一些方便的默认值以及附加功能,这些功能对构建PyTorch神经网络很有用。
在keras中,数据是以张量的形式表示的,不考虑动态特性,仅考虑shape的时候,可以把张量用类似矩阵的方式来理解。
以上这篇使用keras实现非线性回归(两种加激活函数的方式)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的突起,分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果,我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络,这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力,例如音乐播放和绘画。
最近我们被客户要求撰写关于CNN(卷积神经网络)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
Tensorflow认证考试内容五项中的第一项是基础/简单模型,第二项是学习数据集模型。小编猜想,这两者都是比较基础的知识,涉及到的知识应该主要包含:全连接神经网络搭建简单模型,数据集的加载,以及根据数据集搭建全连接神经网络模型进行训练(也有可能会涉及到卷积)。
keras默认提供了如何获取某一个层的某一个节点的输出,但是没有提供如何获取某一个层的输出的接口,所以有时候我们需要获取某一个层的输出,则需要自己编写代码,但是鉴于keras高层封装的特性,编写起来实际上很简单,本文提供两种常见的方法来实现,基于上一篇文章的模型和代码: keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy
你能通过“优雅的单宁香”、“成熟的黑醋栗香气”或“浓郁的酒香”这样的描述,预测葡萄酒的价格吗?事实证明,机器学习模型可以。
您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗?众所周知,机器学习需要大量数据,而收集和注释数据需要时间且成本高昂。
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。
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。
卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小。通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?[1秒]答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的突起,分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果,我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络,这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力,例如音乐播放和绘画。
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
Keras提供了两套后端,Theano和Tensorflow,不同的后端使用时维度顺序dim_ordering会有冲突。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
【AI100 导读】本文是《数学不好,也可以学习人工智能》系列的第四篇文章,主要内容围绕 Tensors(张量)展开。 现在的你是否已经下载好 TensorFlow 并准备好开始深度学习了呢? 但是
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