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
在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念,我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。
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。
双向RNN是RNN的一种变体,它对于自然语言处理任务特别有用,并且有时可以提高性能。
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)。
情感分析可能是最常见的 自然语言处理 的应用之一。我无需去额外强调在客服工具中情感分析的重要性。本文将利用循环神经网络,训练出一个基于 IMDB 数据集的电影评论分类器。如果你想了解更多关于深度学习在情感分析中的应用,这里推荐一篇很棒的论文。
文本分类是自然语言处理中一个很经典也很重要的问题,它的应用很广泛,在很多领域发挥着重要作用,例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。和其他的分类问题一样,文本分类的核心问题首先是从文本中提取出分类数据的特征,然后选择合适的分类算法和模型对特征进行建模,从而实现分类。当然文本分类问题又具有自身的特点,例如文本分类需要对文本进行分词等预处理,然后选择合适的方法对文本进行特征表示,然后构建分类器对其进行分类。本文希望通过实践的方式对文本分类中的一些重要分类模型进行总结和实践,尽可能将这些模型联系起来,利用通俗易懂的方式让大家对这些模型有所了解,方便大家在今后的工作学习中选择文本分类模型。
作者:Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与:路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练,安装简便,速度提升,同时支持保存 MXNet 模型。 感谢 Keras 和 Apache MXNet(孵化)开源项目的贡献者,Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址:ht
AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
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)。
笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制。
AI 研习社按,日前,微软提出深度学习框架的通用语言——repo1.0,号称希望通过构建这一深度学习框架「Rosetta Stone(罗塞塔石碑)」,让研究者们能够在不同框架之间轻松运用专业知识。他们在博客中讲解了基准深度学习框架的训练结果和相应的经验教训,雷锋网 AI 研习社编译整理如下。
选自arXiv 作者:Ilia Karmanov等 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤、白妤昕 深度学习框架就像语言一样:很多人会说英语,但每种语言都有自己的特殊性。作者为几种不同的网络结构创建了通用代码,并可在多个不同的框架中使用。 repo 1.0 完整版 GitHub 地址:https://github.com/ilkarman/DeepLearningFrameworks 我们的想法是创建一个深度学习框架的罗塞塔石碑(Rosetta Stone):假设你很了解某个深度学习框架,你就可以帮助别人使用任何
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
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~
卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快
本次用到的数据集是 IMDB,一共有 50000 条电影评论,其中 25000 条是训练集,另外 25000 条是测试集
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。
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。
竹间智能专栏 作者:竹间智能自然语言与深度学习小组 除自然语言理解(NLU)外,情感计算(Affective Computing)也成为近年来 AI 领域热门的研究方向之一。其中针对中文语境里人机交互中的情感、情绪识别与理解,竹间智能已经做了许多有益的探索,特别是如何利用情感、情绪分析,来帮助机器人实现对「对话意图」与「深层语义」的更好理解。本文将梳理一下情感计算在人机交互中的价值,同时分享一些情感分析的工具与方法。希望对从事人机交互研究的朋友们有所启发。 情感计算在人机交互中的作用 在谈论情感计算之前,先
Keras是一个强大的、易于使用的深度学习库,无缝对接Theano 和 TensorFlow,同时提供高层神经网络API,来建立和评估深度学习模型。
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数。 Keras中使用这种方式,预置了多个著名的成熟神经网络模型。当然,这实际是Keras的功劳,并不适合算在TensorFlow 2.0头上。 当前TensorFlow 2.0-alpha版本捆绑的Keras中包含:
前段时间实验室人手一本《Deep Learning》,本文章结合这本圣经和博客上各类知识以及我自己的理解和实践,针对RNN循环神经网络作出总结。
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 。
为了节省时间,你可以采样一个观测子集(例如 1000 个),这是你选择的特定数字(例如 6)和 1000 非特定数字的观察值(即非 6)。我们将使用它构建一个模型,并查看它在测试数据集上的表现。
前几节我们详细研究了GRU和LSTM网络层,这两者特点是能够抓取输入数据在时间上的逻辑联系,因此这两种网络特别容易从文本中抓取规律,因为文本是有一个个单词依据前后次序连接起来的整体,单词与单词之间的连接可以看做是时间上前后相连的组合,因此使用GRU和LSTM构成的网络来进行文本的情绪分析时,正确率能高达90%。
Quora平台,简单的来说就是美国版的知乎。最近Quora拿出25,000美元作为奖金,举办了一场Kaggle比赛:Quora Insincere Questions Classification。那么什么是虚假问题呢?就是那些并非真心发问而另有用意的问题。 该竞赛是个典型的文本二分类问题,即判断用户的提问是否“有害”,竞赛中最关键的要求有三点:
Keras框架速查表 1 Keras 1.1 一个基本示例 2 数据 2.1 Keras数据设置 3 模型结构 3.1 Sequential模型 3.2 多层感知器(MLP) 3.2.1 二元分类 3.2.2 多类别分类 3.2.3 回归 3.3 卷积神经网络(CNN) 3.4 循环神经网络(RNN) 4 预处理 4.1 序列填充 4.2 创建虚拟变量 4.3 训练集、测试集分离 4.4 标准化/归一化 5 模型细节提取 5.1 模型输出形状 5.2 模型总结 5.3 get模型参数 5.4 g
【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。
GitHub:https://github.com/xiaosongshine/transfromer_keras
作者介绍: 黄升,普兰金融数据分析师,从事数据分析相关工作,擅长R语言,热爱统计和挖掘建模。 前言 到了2018新的一年。18岁虽然没有成为TF-boys,但是2018新的一年可以成为TF(Tensorflow-boys)啊~~ word embeddings介绍 之前建立的情感分类的模型都是Bag of words方法,仅仅统计词出现的次数这种方法破坏了句子的结构。这样的结构,我们也可以使用如下的向量(one hot 编码)表示句子「The cat sat on the mat」: 📷 然而,在实际应用中
了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下
选自MiniMaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架,它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端(backend)引擎 Theano/TensorFlow;而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
关于激活函数、损失函数、优化器也是深度学习重要的构建,不同的激活函数、损失函数、优化器适用于不同的应用场景,目前只对损失函数的场景有一定了解,其他待探索。
在本文中,我将对分类任务应用两种不同的方法。我将首先应用一个经典的机器学习分类算法-梯度增强分类器。
本文是第二篇:基于keras建模解决Python深度学习的二分类问题,使用keras内置的IMDB数据集
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
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
除了卷积神经网络,深度学习中还有循环神经网络也是很常用的,循环神经网络更常用于自然语言处理任务上。我们在这一章中,我们就来学习如何使用PaddlePaddle来实现一个循环神经网络,并使用该网络完成情感分析的模型训练。
学习一时爽,一直学习一直爽 回顾以前的笔记 (于3月份记录的) 在keras中,内置了imdb电影评分数据集,来进行评价预测 安装keras conda install keras conda就帮依赖全部搞定,记得加源 导入imdb from keras.datasets import imdb 数据集简要说明 一个长长的英文句子,有的有几千单词,有的有几十,分类成好的评价和不好的评价 在数据中不是单词,而是单词的索引 一共就5万句子 import keras from keras import lay
在mBreath Technologies担任数据科学家,在IIT Kharagpur担任高级研究学者。凭借我3年以上的数据科学,团队管理,业务发展,客户分析经验,以及5年以上的医疗保健领域经验,我相信我拥有将知识,驱动力和技术技能完美地添加到任何领域的经验 数据科学团队。
在本文中,长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络,能够学习长期依赖关系
这是一个典型的二分类问题。使用的是IMDB数据集,训练集是25000条,测试也是25000条
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!
在 Keras 中,我们可以通过在我们的网络架构中添加Dropout层来实现丢弃。 每个Dropout层将丢弃每批中的一定数量的上一层单元,它是由用户定义的超参数。 请记住,在 Keras 中,输入层被假定为第一层,而不是使用add添加。 因此,如果我们想要将丢弃添加到输入层,我们在其中添加的图层是一个丢弃层。 该层包含输入层单元的比例,即0.2和input_shape,用于定义观测数据的形状。 接下来,在每个隐藏层之后添加一个带有0.5的丢弃层。
开始深度学习的内容,本文是《Python深度学习》一书中的实战案例:电影评论的二分类问题。
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