选自TowardsDataScience 作者：Nimesh Sinha 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文对 LSTM 进行了简单介绍，并讲述了如何使用 LSTM 在 Keras...在训练 RNN 的过程中，信息在循环中一次又一次的传递会导致神经网络模型的权重发生很大的更新。这是因为每次更新中的误差梯度都会积累起来，因此会导致一个不稳定的网络。...在我们的例子中，当输入是「他有一位女性朋友 Maria」时，「David」的性别可以被忘记了，因为这里的主语已经变成「Maria」了。这个门被称作「遗忘门」f(t)。...使用 LSTM 进行情感分析的快速实现 这里，我在 Yelp 开放数据集（https://www.yelp.com/dataset）上使用 Keras 和 LSTM 执行情感分析任务。...现在，我在训练集上训练我的模型，然后在验证集上检验准确率。
Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法和模型的区别 停止从零开始编写机器学习算法 在实现机器学习算法时，不要从开源代码开始 不要使用随机猜测作为基线分类器...Python 从零开始实现逻辑回归 如何用 Python 从零开始实现机器学习算法指标 如何在 Python 中从零开始实现感知机算法 如何在 Python 中从零开始实现随机森林 如何在 Python...如何用 Keras 为时间序列预测调整 LSTM 超参数 如何在时间序列预测训练期间更新 LSTM 网络 如何为时间序列预测使用 LSTM 网络的丢弃法 如何为时间序列预测使用 LSTM 网络中的特征...理解有状态 LSTM 循环神经网络 如何用更多数据更新神经网络模型 将 Keras 深度学习模型和 Python Scikit-Learn 一起使用 如何使用预训练的 VGG 模型分类照片中的物体 在...如何在 Python 中对长短期记忆网络使用TimeDistributed层 如何在 Keras 中为截断 BPTT 准备序列预测 如何在将 LSTM 用于训练和预测时使用不同的批量大小 Machine
文本分类算法模型 1传统文本分类方法 传统的文本分类方法最早可以追溯到上世纪50年代，当时主要通过专家规则(Pattern)的方式进行分类，后来发展为专家系统，但是这这些方法的准确率以及覆盖范围都很有限...此外经典的TF-IDF方法用来评估一个字词对于文档集或者语料库的一份文章而言的重要程度，是一种计算特征权重的方法，其主要思想是字词的重要性与他在文档中出现的次数成正比，与他在语料库中出现的频率成反比。...3）LSTM 一般的RNN网络存在梯度消失或者梯度爆炸的问题。因为隐藏层不断的乘以权重，随着层数的增加，反向传播时梯度的计算变得困难，因此模型难以训练。...卷积核在句子上滑动得到激活值，然后接池化层为分类器提供feature map。这里利用max pooling来得到模型关注的关键词是否在整个文本中出现，以及相似的关键词和卷积核的相似度最大有多大。...通过实验结果可以看到每个模型的训练效果，CNN模型的准确率达到最高，而更加复杂的模型效果反而一般，而且在训练耗时方面，CNN以及MLP等模型的训练速度更快，TextCNN以及HAN等模型训练速度相对更慢
在本教程中，你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后，你将了解： 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较好拟合和过拟合的模型。...Keras 中的训练历史 你可以通过回顾模型的性能随时间的变化来更多地了解模型行为。 LSTM 模型通过调用 fit() 函数进行训练。...例如，如果你的模型被编译用来优化 log loss（binary_crossentropy），并且要在每一个 epoch 中衡量准确率，那么，log loss 和准确率将会在每一个训练 epoch 的历史记录中被计算出...每一个得分都可以通过由调用 fit() 得到的历史记录中的一个 key 进行访问。默认情况下，拟合模型时优化过的损失函数为「loss」，准确率为「acc」。...还允许在拟合模型时指定独立的验证数据集，该数据集也可以使用同样的损失函数和度量指标进行评估。
在 Keras 中，我们可以使用pad_sequences()函数来达到此目标。现在设置max_words变量的值为 500。...图 3 总结一下，我们创建了一个简单的 RNN 模型，其拥有一个嵌入层，一个 LSTM 层和一个全连接层。这其中一共有 233301 个待训练的参数。...训练及评估模型 我们需要先对模型进行编译，包括指定损失函数，训练中想采用的优化器和用于测量的评价指标。设置好合适的参数，其中包含至少一个度量指标：准确率。...图 4 训练完成后，接下来就可以看下模型在未处理过的测试数据上的表现了。 我们设置了metrics=['accuracy']，scores[1]就代表此次评估的准确率。...总结 创建模型的方法有很多种。我们可以尝试不同的架构，网络层及参数，从而不断提高模型的准确率。在这一过程中，我们可以思考，在避免消耗长时间训练的前提下，我们还能做怎样的提升？我们应该如何避免过拟合？
只要记住LSTM单元要执行的操作：允许以后重新插入过去的信息。 这是深度学习专家Keras库的作者（Francois Chollet），他告诉我，我并不需要了解基础层面的所有内容！...目前最流行的单元是LSTM，它可以保持单元状态和进位（carry），以确保信号(梯度形式的信息)在处理序列时不会丢失。在每个时间步，LSTM考虑当前进位，进位和单元状态。 ?...Masking层用来屏蔽任何没有经过预训练的嵌入的词，以全零表示。在训练嵌入时不应使用此层。 网络的核心：一层LSTM有dropout的单元以防止过拟合。...尽管预训练好的嵌入包含的单词有400,000个，我们的词汇中也会包含一些别的单词。当我们用嵌入来表示这些单词时，它们将具有全零的100维向量。...这是非常不错，因为我们作为一个人类，也很难预测这些摘要中的下一个词！对最常用词（“the”）的猜测的准确率约为8％。notebook中所有模型的指标如下所示： ?
RNN在理论上可以储存任意长度的转态序列，但是在不同的场景中这个长度可能不同。比如在词的预测例子中： 1，“他是亿万富翁，他很？”...在LSTM每个单元中，因为门结构的存在，对于每个单元的转态，使得LSTM拥有增加或减少信息的能力。...常见的神经网络模型如CNN，RNN等，使用keras都可以很快搭建出来，开发人员只需要将数据准备成keras需要的格式丢进网络训练即可。...从分词精度来看，哈工大的语言云表现的稳定一直在第二，BostonNLP分词更好，一直在这个领域保持第一。 ?...在google无果和阅读了相应的代码后，我决定照猫画虎为NLTK写一个斯坦福中文分词器接口，这样可以方便的在Python中调用斯坦福文本处理工具，详情可见该公众号分享文。
该参数在指定固定大小batch时比较有用，例如在stateful RNNs中。...指标可以是一个预定义指标的名字（目前仅支持accuracy），也可以是一个一般的函数。 ---- 训练 Keras以Numpy数组作为输入数据和标签的数据类型。...开始的两层LSTM返回其全部输出序列，而第三层LSTM只返回其输出序列的最后一步结果，从而其时域维度降低（即将输入序列转换为单个向量） ?...采用状态LSTM的相同模型 状态（stateful）LSTM的特点是，在处理过一个batch的训练数据后，其内部状态（记忆）会被作为下一个batch的训练数据的初始状态。...状态LSTM使得我们可以在合理的计算复杂度内处理较长序列 请FAQ中关于状态LSTM的部分获取更多信息 将两个LSTM合并作为编码端来处理两路序列的分类 在本模型中，两路输入序列通过两个LSTM被编码为特征向量
在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。...：损失函数，为预定义损失函数名或一个目标函数，参考损失函数 metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是metrics=[‘accuracy’]如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标...在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。...)，input_sequences代表序列输入；model代表已训练的模型 案例三：双输入、双模型输出：LSTM 时序预测 本案例很好，可以了解到Model的精髓在于他的任意性，给编译者很多的便利。
) 其中： optimizer： 字符串（预定义优化器名）或优化器对象，参考优化器 loss： 字符串（预定义损失函数名）或目标函数，参考损失函数 metrics： 列表，包含评估模型在训练和测试时的网络性能的指标...：损失函数，为预定义损失函数名或一个目标函数，参考损失函数 metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是metrics=[‘accuracy’]如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标...在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。...)，input_sequences代表序列输入；model代表已训练的模型 案例三：双输入、双模型输出：LSTM 时序预测 本案例很好，可以了解到Model的精髓在于他的任意性，给编译者很多的便利。
问题在于它们给出的指标通常没有上下文。有人说他们在某个数据集上的准确率达到了 0.85。这就是好吗？它比朴素贝叶斯、SVM 还要好吗？比其他神经架构都好？这是偶然吗？...，词 id 序列用零填充至固定长度： from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical...），专门为长度为 1000 的文本设计，因此我使用它进行文本分类，而不用于语句分类。...结果 一些模型仅用于文档分类或语句分类，因为它们要么在另一个任务中表现太差，要么训练时间太长。神经模型的超参数在基准中测试之前，会在一个数据集上进行调整。训练和测试样本的比例是 0.7 : 0.3。...每个模型只训练 1 个 epoch，但是不同的数据集和分割可能需要不同的设置。但是，神经模型显然在做正确的事，因为将它们添加至整体或者堆叠能够大大提高准确率。 ?
语料编码 自然语言无法直接作为神经网络输入，需进行编码该部分包括以下步骤： 读人训练和测试数据，分词，并给每个词编号。 根据词编号，进一步生成每个句子的编号向量，句子采用固定长度，不足的位置补零。...中文分词使用jieba分词工具，词的编号则使用Keras的Tokenizer： 词向量映射 在对句子进行编码后，需要准备句子中词的词向量映射作为LSTM层的输入。...这里使用预训练的词向量参数，生成词向量映射矩阵： 网络结构 该神经网络采用简单的单层LSTM+全连接层对数据进行训练，网络结构图： 网络由Keras实现： 该部分首先定义embedding_layer...作为输入层和LSTM层的映射层，将输入的句子编码映射为词向量列表作为LSTM层的输入。...小结 该网络在Kaggle Quora数据集val验证可达到80%左右的准确率，应用于中文，由于数据集有限，产生了较大的过拟合。
本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...在 IMDB 情感分类任务上训练 LSTM 模型是个不错的选择，因为 LSTM 的计算成本比密集和卷积等层高。...读者阅读本文时，可以使用 Colab Jupyter notebook Keras_LSTM_TPU.ipynb（https://colab.research.google.com/drive/1QZf1WeX3EQqBLeFeT4utFKBqq-ogG1FN...为通过向量化充分提高训练速度，我们可以选择比在单个 GPU 上训练相同模型时更大的 batch size。最开始最好设定总 batch size 为 1024（每个核心 128 个）。...20 个 epoch 后，TPU 上训练模型的验证准确率高于 GPU，这可能是由于在 GPU 上一次训练 8 个 batch，每个 batch 都有 128 个样本。
在训练到第 2000 步时，网络继续获得准确率，在此期间结束时达到 97% 的准确率。 现在，让我们也测试那些网络在看不见的数据下的表现。.../logs），并在使用fit()训练网络时保持运行状态。 要评估的主要图通常称为损失。...图 3：TensorBoard 实例的屏幕快照，显示了损失函数结果以及添加到指标参数的其他指标 实现模型评估指标 在回归和分类问题中，我们将输入数据集分为其他三个数据集：训练，验证和测试。...在 Keras 中，训练模型时，将保留其权重信息-这是模型的状态。...在典型的 Keras 模型中，可以毫无问题地使用此技术。 但是，在使用 LSTM 模型时，此技术有一个关键限制：训练数据和验证数据的形状必须相同。
下图给出上图搭建的DBRNN的summary。 模型的损失函数，优化器和评价指标如下： 在训练模型之前，介绍Keras中一种优化模型效果且可以加快模型学习速度的方法：EarlyStopping。...之所以要提前停止训练，是因为继续训练会导致测试集上的准确率下降。那继续训练导致测试准确率下降的原因笔者猜测可能是1. 过拟合 2. 学习率过大导致不收敛 3....例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。...可以看到在第13次训练完成后，验证集的准确率下降后就停止了继续训练，这样可以既可以加快训练模型速度，也可以使得在验证集的准确率不再下降。...最后我们使用三种训练好的模型进行预测测试集，得到在RNN和DBRNN上模型的准确率在0.85左右，在BRNN模型在0.87左右。读者可以通过调参进一步提高模型的准确率。
版本，并设置 CNTK 为 Keras 的默认后端。...首先，我们来看一下在训练模型时的不同时间点测试集的分类准确率： ? 通常，准确率随着训练的进行而增加；双向 LSTM 需要很长时间来训练才能得到改进的结果，但至少这两个框架都是同样有效的。...一般来说，良好的模型在测试集上可达到 99％以上的分类准确率。...在这种情况下，TensorFlow 在准确率和速度方面都表现更好（同时也打破 99％的准确率）。...CNTK 在 LSTM/MLP 上更快，TensorFlow 在 CNN/词嵌入（Embedding）上更快，但是当网络同时实现两者时，它们会打个平手。
在神经网络结构定义好之后，Sequential实例可以通过compile函数，指定优化函数、损失函数以及训练过程中需要监控等指标。...Keras对优化函数、损失函数以及监控指标都有封装，同时也支持使用自定义的方式，在Keras的API文档中有详细的介绍，这里不再赘述。...注意在上面构建LSTM层时只会得到最后一个节点输出，# 如果需要输出每个时间点的结果，那么可以将return_sequence参数设置为true。...虽然输出层output2使用了正确答案作为输入，但是因为在损失函数中权重较低(只有0.1)，所以它的收敛速度较慢，在20个epoch时准确率也只有92.1%。...如果将两个输出层的损失权重设为一样，那么输出层output1在20个epoch时的准确率将只有27%，而输出层output2的准确率可以达到99.9%。
=[50, 1]), keras.layers.Dense(1) ]) 使用MSE损失、Adam优化器编译模型，在训练集上训练20个周期，用验证集评估，最终得到的MSE值为0.004。...因此尽管训练时依赖所有输出的MSE，评估需要一个自定义指标，只计算最后一个时间步输出值的MSE： def last_time_step_mse(Y_true, Y_pred): return keras.metrics.mean_squared_error...这解释了为什么LSTM 单元能够如此成功地获取时间序列、长文本、录音等数据中的长期模式。...GRU单元是 LSTM 单元的简化版本，能实现同样的性能（这也说明了为什么它能越来越流行）。简化主要在一下几个方面： 长时状态和短时状态合并为一个矢量 h(t)。...假如有一个每日单变量时间序列，想预测接下来的七天。要使用什么RNN架构？ 训练RNN的困难是什么？如何应对？ 画出LSTM单元的架构图？ 为什么在RNN中使用1D卷积层？
这种额外的随机性使模型在学习时具有更大的灵活性，但会使模型不太稳定（例如，在相同的数据上训练相同的模型会产生不同的结果）。这与在不同数据上训练同一模型时给出不同结果的模型方差不同。...图中，在5次训练过程中，欠拟合趋势仍然存在，这可能是需要增加训练轮数的一个更有力的理由。 8.3 调试问题方法 本节概述了在调整序列预测问题时要考虑的最大因素。...One hot encoding. 8.3.3 平稳性 当处理实值序列（如时间序列）时，要考虑使序列保持平稳。...使用每个序列模型类型为问题设置框架，并评估模型性能，以帮助为需要解决的问题选择框架。 8.4 调试模型架构 本节概述了在调整LSTM模型的结构时影响比较大的方面。...在训练模型时，会向 fit() 函数提供回调列表。
，于是如果要让人来预测，他通常会认为接下24小时内的温度与当前温度是一样的，基于这种逻辑，我们计算一下这种预测方法的准确度： def evaluate_naive_method(): batch_maes...： 从上图我们看到，蓝色实线在循环次数为4的时候，网络对校验数据判断的误差达到了接近0.26，这已经远远好于由人的直觉猜测的0.29错误率，这次改进相当明显。...从上图我们也看出，网络对训练数据的识别准确率不断提升，对校验数据的识别准确率越来越差，两种分道扬镳很明显，也就是说网络出现了过度拟合。...以前我们处理过度拟合时的办法是把权重随机清零，但是这种方式不能直接使用到反复性网络上，因为网络中很多链路权重在用于记录不同数据在时间上的内在关联，如果随机把这些权重清零，就会破坏网络对数据在时间上关联性的认识...在2015年时研究贝叶斯深度学习的博士生Yarin Gal 发现了处理反复性网络过度拟合的方法，那是每次都将同样的若干比例权重清零，而不是随机清零，而这种清零机制内内嵌在keras框架中。
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