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 概述 深度学习神经网络在 Python 中很容易使用 Keras 创建和评估，但您必须遵循严格的模型生命周期。...在这篇文章中，您将了解创建、训练和评估Keras中长期记忆（LSTM）循环神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...))) model.add(Dense(1)) LSTM 图层可以通过将它们添加到顺序模型来堆叠。...这是 Keras 中的有用容器，因为传统上与图层关联的关注点也可以拆分并添加为单独的图层，清楚地显示它们在数据从输入到预测转换中的作用。...总结 在这篇文章中，您发现了使用 Keras 库的 LSTM 循环神经网络的 5 步生命周期。 具体来说，您了解到： 1、如何定义、编译、拟合、评估和预测 Keras 中的 LSTM 网络。
递归剔除--这是一种特定的、内置的方式，使用剔除来对抗递归层中的过度拟合。 堆叠递归层--这增加了网络的表示能力（以较高的计算负荷为代价）。...Yarin Gal使用Keras进行研究，并帮助将这一机制直接构建到Keras的递归层中。...增加网络容量通常是通过增加层中的单元数量或添加更多的层来实现的。递归层堆叠是建立更强大的递归网络的经典方法：例如，目前为谷歌翻译算法提供动力的是七个大型LSTM层的堆叠。...为了在Keras中把递归层堆叠起来，所有的中间层都应该返回它们的完整输出序列（一个三维张量），而不是它们在最后一个时间步的输出。...调整堆叠设置中每个递归层的单元数量。目前的选择基本上是任意的，因此可能是次优的。 调整RMSprop优化器使用的学习率。 尝试使用layer\_lstm而不是layer\_gru。
作者 | Francois Chollet 编译 | 雁惊寒 seq2seq是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。...很多人问这个问题：如何在Keras中实现RNN序列到序列（seq2seq）学习？本文将对此做一个简单的介绍。...什么是seq2seq学习 序列到序列学习（seq2seq）是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。...当输入和输出序列的长度相同时 当输入序列和输出序列具有相同长度的时候，你可以使用Keras LSTM或GRU层（或其堆叠）很轻松地实现这样地模型。...有关Keras的序列到序列模型的十分钟介绍已经结束了。
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。...LSTM在当前应用比较的结构是双向LSTM或者多层堆叠LSTM，这两种结构的实现在Keras等框架中均有对应的API可以调用。...---- 基于Keras框架的手写数字识别实验 本节应用Keras提供的API，比较和分析Simple RNN、LSTM和GRU在手写数字mnist数据集上的预测准确率。...应用Simple RNN进行手写数字预测训练的代码如下： import keras from keras.layers import LSTM , SimpleRNN, GRU from keras.layers...采用同样的思路，把Simple RNN改为GRU，即可调用GRU进行模型训练。
深度学习模型通常都是层的堆叠，或者更通俗地说，是层组成的图。这些层由权重（weight）来参数化，权重是在训练过程中需要学习的参数。...模型的知识（knowledge）保存在它的权重中，学习的过程就是为这些权重找到正确的值 在深度学习中，一切都是向量，即一切都是几何空间（geometric space）中的点（point）。...如果序列中的模式不具有时间平移不变性（比如时间序列数据，最近的过去比遥远的过去更加重要），那么应该优先使用循环神经网络，而不是一维卷积神经网络 Keras 中有三种 RNN 层：SimpleRNN、GRU...对于大多数实际用途，你应该使用GRU 或 LSTM。两者中 LSTM 更加强大，计算代价也更高。...你可以将 GRU 看作是一种更简单、计算代价更小的替代方法 想要将多个 RNN 层逐个堆叠在一起，最后一层之前的每一层都应该返回输出的完整序列（每个输入时间步都对应一个输出时间步）。
使用GRU单元建立RNN模型 6. 文本生成 参考 基于深度学习的自然语言处理 本文使用 GRU 单元建立 RNN 网络，使用唐诗三百首进行训练，使用模型生成唐诗。...GRU RNN 网络能够克服简单RNN网络的一些问题，如梯度消失，梯度很难从深层传递到浅层，导致浅层的参数更新非常缓慢，学习速度很慢，还导致深层浅层学习不均衡。...GRU，LSTM 使用更新门，遗忘门，来解决长距离的依赖关系，GRU相比LSTM参数更少。 RNN 网络的还有缺点就是无法采用并行计算，必须在上一个时间步的基础上计算下一个时间步。 1....使用GRU单元建立RNN模型 建模 # 建模 from keras.models import Sequential from keras.layers import GRU, Dense from keras.optimizers...模型完全记住了后续的诗句。 自己随意编写训练集里没有的诗句作为开始，如下（不可有训练集中未出现的字） ? ?
keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。...Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...这里的Sequential更准确的应该理解为堆叠，通过堆叠许多层，构建出深度神经网络。...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。 首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。...总结 keras中的Sequential模型其实非常强大，而且接口简单易懂，大部分情况下，我们只需要使用Sequential模型即可满足需求。
您将使用Chung等人开发的 GRU层。在2014年。GRU层使用与LSTM相同的原理工作，但是它们有所简化，因此运行起来更高效。在机器学习中到处都可以看到计算复杂度和效率之间的折衷。...Yarin Gal使用Keras进行了研究，并帮助将这种模型直接构建到Keras循环层中。...为了在Keras中将递归层堆叠在一起，所有中间层都应返回其完整的输出序列（3D张量），而不是最后一个时间步的输出。...双向RNN利用此思想来改进按时间顺序排列的RNN的性能。 在Keras中实例化双向RNN。让我们在IMDB情绪分析任务上尝试一下。...更进一步 为了提高温度预测问题的性能，您可以尝试其他许多方法： 调整堆叠设置中每个循环图层的单位数。 调整RMSprop 优化器使用的学习率 。
y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。...import kerasohl=keras.utils.to_categorical([1,3])# ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]])print(ohl...ohl=keras.utils.to_categorical([1,3],num_classes=5)print(ohl)"""[[0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0.]]""...该部分keras源码如下：def to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32'): """Converts a class vector
import tensorflow as tf # 构建GRU模型 def build_gru_model(vocab_size, embedding_dim, gru_units, output_dim...=True), tf.keras.layers.GRU(gru_units, return_sequences=False), tf.keras.layers.Dense...这样生成的数据可以模拟时间序列预测任务中的数据模式，其中输入是一个时间序列，目标是该序列的下一个值。 tf.keras.Sequential 是 TensorFlow 中用于构建序列模型的类。...定义了 LSTM 层中的单元数量，它决定了模型能够学习到的特征表示的复杂度。...堆叠LSTM层：我们使用了两层LSTM，第一层返回完整序列，第二层只返回最终输出。这种堆叠结构能够学习更复杂的特征表示。
Keras 中的循环层 from keras.layers import SimpleRNN 它接收形状为 (batch_size, timesteps, input_features) 的输入 与...') return history # 使用 dropout 正则化的堆叠 GRU 模型 def get_mul_gru_model_with_dropout_history():...使用 dropout 正则化的堆叠 GRU 模型 ?...dropout 正则化的堆叠 GRU 模型，性能再次提高，但是依旧不是很好 注意：想要在循环网络中使用 dropout，你应该使用一个不随时间变化的 dropout 掩码与循环 dropout 掩码...在机器学习中，如果一种数据表示不同但有用，那么总是值得加以利用，这种表示与其他表示的差异越大越好，它们提供了查看数据的全新角度，抓住了数据中被其他方法忽略的内容，因此可以提高模型在某个任务上的性能 双向
代码： # 使用迁移学习的思想，以VGG16作为模板搭建模型，训练识别手写字体 # 引入VGG16模块 from keras.applications.vgg16 import VGG16 # 其次加载其他模块...from keras.datasets import mnist # 加载OpenCV（在命令行中窗口中输入pip install opencv-python），这里为了后期对图像的处理， # 大家使用...这些变化是为了使图像满足VGG16所需要的输入格式 import cv2 import h5py as h5py import numpy as np # 建立一个模型，其类型是Keras的Model...类对象，我们构建的模型会将VGG16顶层（全连接层）去掉，只保留其余的网络 # 结构。...这里用include_top = False表明我们迁移除顶层以外的其余网络结构到自己的模型中 # VGG模型对于输入图像数据要求高宽至少为48个像素点，由于硬件配置限制，我们选用48个像素点而不是原来
损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...', optimizer='sgd') 或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer...TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同 实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...(即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。...为了将 整数目标值 转换为 分类目标值，你可以使用Keras实用函数to_categorical： from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels
深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止，你可能就白干了。 在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...Checkpoint最佳神经网络模型 如果验证精度提高的话，一个更简单的Checkpoint策略是将模型权重保存到相同的文件中。...在下面的示例中，模型结构是已知的，并且最好的权重从先前的实验中加载，然后存储在weights.best.hdf5文件的工作目录中。 那么将该模型用于对整个数据集进行预测。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始吧。...在下面的示例中，模型结构是已知的，并且最好的权重从先前的实验中加载，然后存储在weights.best.hdf5文件的工作目录中。 那么将该模型用于对整个数据集进行预测。
Keras是Python中一个的强大而易用的库，主要用于深度学习。在设计和配置你的深度学习模型时，需要做很多决策。大多数决定必须通过反复试错的方法来解决，并在真实的数据上进行评估。...因此，有一个可靠的方法来评估神经网络和深度学习模型的性能至关重要。 在这篇文章中，你将学到使用Keras评估模型性能的几种方法。 让我们开始吧。 ?...验证数据集可以通过validation_data参数指定给Keras中的fit（）函数。...在下面的例子中，我们使用Python的scikit-learn机器学习库中的StratifiedKFold类，将训练数据集分为10折。...你学到了三种方法，你可以使用Python中的Keras库来评估深度学习模型的性能： 使用自动验证数据集。 使用手动验证数据集。 使用手动k-折交叉验证。
神经网络架构 我们将使用多层感知器作为基本模型。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。...当我们面临过拟合时，我们需要为我们的模型添加正则化。...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。...因此，值得使用近年来流行的 Dropout 技术为我们的模型添加更多的正则化——粗略地说，这是在学习过程中随机“忽略”一些权重，以避免神经元的共同适应（以便他们不学习相同的功能）。
摄影：Andrik Langfield，来自Unsplash 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。）...计算深度学习模型中可训练参数的数量被认为是微不足道的，因为你的代码已经可以为你完成这些任务。但是我依然想在这里留下我的笔记以供我们偶尔参考。...以下是我们将要运行的模型： 前馈神经网络 (FFNN) 循环神经网络（RNN） 卷积神经网络（CNN） 与此同时，我会用Keras的API创建一个模型，以便简单的原型设计和代码的整洁，因此我们在此快速import...导入相关的对象： from keras.layers import Input, Dense, SimpleRNN, LSTM, GRU, Conv2D from keras.layers import
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...具体说来，keras.datasets模块包含了加载和获取流行的参考数据集的方法。...通过这些数据集接口，开发者不需要考虑数据集格式上的不同，全部由keras统一处理，下面就来看看keras中集成的数据集。...注意 keras.datasets模块包含了从网络下载数据的功能，下载后的数据集保存于 ~/.keras/datasets/ 目录。因为这些数据集来源各有不同，有些需要访问外国网站才能访问。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。
在这篇文章中，您将了解在Keras中创建，训练和评估深度学习神经网络的模型生命周期的每一步，以及如何使用训练好的模型进行预测。...[jp0j2317q1.png] Keras中神经网络模型的5阶生命周期 第1步 定义网络 第一步是定义你的神经网络。 神经网络在Keras中的本质是一系列堆叠起来的层。...这种观念在Keras中非常有用，因为传统上在一个图层中完成的各种事情，可以被拆分到多个图层中逐一完成，然后再添加、堆叠起来，这样可以清楚地显示出各个小图层在从输入数据到做出预测这一过程中的数据转换中的作用...在Keras中，用这个训练好的网络模型在测试数据集上进行测试时，可以看到包括损失函数的结果在内的所有在编译时指定的测量指标的结果，比如分类的准确度。Keras会返回一个包含这些评估指标的list。...具体来说，你了解到： 如何在Keras中定义，编译，拟合，评估和预测神经网络。 如何为分类和回归问题选择激活函数和配置输出层结构。 如何在Keras开发和运行您的第一个多层感知机模型。
在这篇文章中，您将发现在 Keras 中创建，训练和评估深度学习神经网络的逐步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...Keras 中神经网络模型的5步生命周期 步骤 1.定义网络 第一步是定义您的神经网络。 神经网络在 Keras 中定义为层序列。这些层的容器是 Sequential 类。...这在 Keras 中是一个有用的概念，因为传统上与层相关的关注点也可以拆分并作为单独的层添加，清楚地显示它们在从输入到预测的数据转换中的作用。...摘要 在这篇文章中，您使用 Keras 库发现了深度学习神经网络的 5 步生命周期。 具体来说，你学到了： 如何在 Keras 中为神经网络定义，编译，拟合，评估和预测。...如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
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