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预测金融时间序列——Keras 中的 MLP 模型

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。...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）。...优化超参数——窗口大小、隐藏层中的神经元数量、训练步骤——所有这些参数都是随机取的，使用随机搜索，你可以发现，也许，我们需要查看 45 天前和以较小的步长学习更深的网格。...在我们的例子中，我们设法使用前 30 天的价格窗口以 60% 的准确率预测了 5 天的趋势，这可以被认为是一个很好的结果。

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理解keras中的sequential模型

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。...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。...在keras中，Sequential模型的compile方法用来完成这一操作。例如，在下面的这一行代码中，我们使用’rmsprop’优化器，损失函数为’binary_crossentropy’。...')) 代码创建一个Sequential模型，这里使用了一个采用线性激活的全连接(Dense)层。...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。

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Keras中创建LSTM模型的步骤

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。...Samples：数据中的行 Timesteps：特征的过去观测值 features：数据中的列假设数据作为 NumPy 数组加载，您可以使用 NumPy 中的 reshape()函数将 2D 数据集转换为...，最终输入原始数据，并在另一个数据中显示预测。...这和使用一系列新输入模式在模型上调用predict() 函数一样简单。例如： predictions = model.predict(X) 预测将返回网络输出层提供的格式。...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。

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使用LSTM模型预测股价基于Keras

股票市场的数据由于格式规整和非常容易获得，是作为研究的很好选择。但不要把本文的结论当作理财或交易建议。本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。...虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可以在https://github.com/mwitiderrick/stockprice下载。...特征归一化从以前使用深度学习模型的经验来看，我们需要进行数据归一化以获得最佳的测试表现。本文的例子中，我们将使用Scikit- Learn的MinMaxScaler函数将数据集归一到0到1之间。...的一些模型来构建LSTM 1、顺序初始化神经网络 2、添加一个紧密连接的神经网络层 3、添加长短时记忆层（LSTM） 4、添加dropout层防止过拟合 from keras.models import...然后，我们指定1个单元的输出作为全连接层（Dense layer）。接着，我们使用目前流行的adam优化器编译模型，并用均方误差（mean_squarred_error）来计算误差。

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使用keras内置的模型进行图片预测实例

中模型文件从哪来当我们使用了这几个模型时，keras就会去自动下载这些已经训练好的模型保存到我们本机上面模型文件会被下载到 ~/.keras/models/并在载入模型时自动载入各个模型的信息...如何使用预训练模型使用大致分为三个步骤 1、导入所需模块 2、找一张你想预测的图像将图像转为矩阵 3、将图像矩阵放到模型中进行预测关于图像矩阵的大小 VGG16，VGG19，ResNet50 默认输入尺寸是...keras.applications 中 # 当我们使用了这些内置的预训练模型时，模型文件会被下载到 ~/.keras/models/并在载入模型时自动载入 # VGG16，VGG19，ResNet50...我们来看看使用VGG16的模型预测输出的效果如何 ?...最后如果大家需要使用其他模型时修改配置文件的model 即可以上这篇使用keras内置的模型进行图片预测实例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。

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keras中的卷积层&池化层的用法

卷积层创建卷积层首先导入keras中的模块 from keras.layers import Conv2D 卷积层的格式及参数： Conv2D(filters, kernel_size, strides...Relu激活函数如果卷积层出现在输入层之后，必须提供另一个input_shape参数： input_shape: 指定输入的高度、宽度和深度的元组；如果卷积层不是网络的第一个层级，则不应该包含input_shape...200, 1)) 示例 2 假设我希望 CNN 的下一层级是卷积层，并将示例 1 中构建的层级作为输入。...keras中的最大池化层创建池化层，首先导入keras中的模块 from keras.layers import MaxPooling2D 然后用以下形式创建池化层 MaxPooling2D...1，但是窗口大小依然保留为 2×2，则使用以下代码： MaxPooling2D(pool_size=2, strides=1) 可以使用如下形式检测最大池化层的维度： from keras.models

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使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解

前言最近开始学习深度学习相关的内容，各种书籍、教程下来到目前也有了一些基本的理解。参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子，能够对图片进行识别，并给出可能性最大的分类。...我觉得没啥难度 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50...import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np 导入权重，首次会从网络进行下载，不过速度还是挺快的，使用ImageNet的数据集...补充知识：模型训练loss先迅速下降后一直上升 loss函数走势如下： ?...检查代码没什么问题，分析应该是陷入了局部最优，把学习率调低一点就好了，从0.01调到了0.001 以上这篇使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解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

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如何为Keras中的深度学习模型建立Checkpoint

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可以直接使用，也可以作为从它停止的地方重新运行的起点。训练深度学习模型时，Checkpoint是模型的权重。他们可以用来作预测，或作持续训练的基础。...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。...Checkpoint可以直接使用，也可以作为从它停止的地方重新运行的起点。训练深度学习模型时，Checkpoint是模型的权重。他们可以用来作预测，或作持续训练的基础。

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Keras中的Embedding层是如何工作的

在学习的过程中遇到了这个问题，同时也看到了SO中有相同的问题。而keras-github中这个问题也挺有意思的，记录一下。...这个解释很不错，假如现在有这么两句话 Hope to see you soon Nice to see you again 在神经网络中，我们将这个作为输入，一般就会将每个单词用一个正整数代替，这样，上面的两句话在输入中是这样的...[0, 1, 2, 3, 4] [5, 1, 2, 3, 6] 在神经网络中，第一层是 Embedding(7, 2, input_length=5) 其中，第一个参数是input_dim，上面的值是...vector就是下面这个： [[0.7, 1.7], [0.1, 4.2], [1.0, 3.1], [0.3, 2.1], [4.1, 2.0]] 原理上，从keras的那个issue可以看到，在执行过程中实际上是查表...，将输入的整数作为index，去检索矩阵的对应行，并将值取出。

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浅谈keras 模型用于预测时的注意事项

一个Keras的模型有两个模式：训练模式和测试模式。一些正则机制，如Dropout，L1/L2正则项在测试模式下将不被启用。另外，训练误差是训练数据每个batch的误差的平均。...在训练过程中，每个epoch起始时的batch的误差要大一些，而后面的batch的误差要小一些。...补充知识：keras框架中用keras.models.Model做的时候预测数据不是标签的问题我们发现，在用Sequential去搭建网络的时候，其中有predict和predict_classes两个预测函数...但是，在使用keras.models.Model去做的时候，就会发现，它只有一个predict函数，没有返回标签的predict_classes函数，所以，针对这个问题，我们将其改写。...以上这篇浅谈keras 模型用于预测时的注意事项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。

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使用Keras加载含有自定义层或函数的模型操作

当我们导入的模型含有自定义层或者自定义函数时，需要使用custom_objects来指定目标层或目标函数。...例如：我的一个模型含有自定义层“SincConv1D”，需要使用下面的代码导入： from keras.models import load_model model = load_model(‘model.h5...layer: SincConv1D 同样的，当我的模型含有自定义函数“my_loss”，需要使用下面的代码导入： from keras.models import load_model model...参数，来声明自定义的层（用keras搭建bilstm-crf，在训练模型时，使用的是： from keras_contrib.layers.crf import CRF） from keras_contrib.layers.crf...Keras加载含有自定义层或函数的模型操作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。

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keras中的keras.utils.to_categorical方法

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

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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。...如果你有任何问题：请看这篇教程：如何在Anaconda中配置Python环境，进行机器学习和深度学习 ---- 1.空气污染预测该教程中，我们将使用空气质量数据集。...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...(8760, 1, 8) (8760,) (35039, 1, 8) (35039,) 现在开始定义和拟合LSTM模型第一个隐藏层中有50个神经元，输出层中有1个神经元用于预测污染情况，输入变量为一小时里的...请记住，Kearas中LSTM的内部状态在每个训练批次结束后重置，所以作为若干天函数的内部状态可能会有作用。

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Keras中的两种模型:Sequential和Model用法

在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。...相比于序列模型只能依次线性逐层添加，通用模型能够比较灵活地构造网络结构，设定各层级的关系。...= (784, )) # 2个隐含层，每个都有64个神经元，使用relu激活函数，且由上一层作为参数 x = Dense(64, activation='relu')(input) x = Dense...03 如果你需要为输入指定一个固定大小的batch_size（常用于stateful RNN网络），可以传递batch_size参数到一个层中，例如你想指定输入张量的batch大小是32，数据shape.../en/latest/getting_started/sequential_model/ 以上这篇Keras中的两种模型:Sequential和Model用法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

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keras分类模型中的输入数据与标签的维度实例

train_data和test_data都是numpy.ndarray类型，都是一维的（共25000个元素，相当于25000个list），其中每个list代表一条评论，每个list中的每个元素的值范围在...0-9999 ，代表10000个最常见单词的每个单词的索引，每个list长度不一，因为每条评论的长度不一，例如train_data中的list最短的为11，最长的为189。...注： 1.sigmoid对应binary_crossentropy，softmax对应categorical_crossentropy 2.网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量补充知识：keras输入数据的方法...：model.fit和model.fit_generator 1.第一种，普通的不用数据增强的 from keras.datasets import mnist,cifar10，cifar100 (X_train...分类模型中的输入数据与标签的维度实例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。

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Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作

使用Keras训练好的模型用来直接进行预测，这个时候我们该怎么做呢？...【我这里使用的就是一个图片分类网络】现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把首先，我们已经又有了model模型，这个模型被保存为model.h5文件然后我们需要在代码里面进行加载...label】然后我们先加载我们的待预测的数据 data, labels = load_data(<the path of the data ) 然后我们就可以通过模型来预测了 predict...= model.predict(data) 得到的predict就是预测的结果啦~ 补充知识：keras利用vgg16模型直接预测图片类型时的坑第一次使用keras中的预训练模型时，若本地没有模型对应的...如果是第一个用预训练模型预测输入图片，解码结果时也会下载一个Json文件，同样可以手动下载后放入C:\Users\lovemoon\.keras\models 以上这篇Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作就是小编分享给大家的全部内容了

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Keras的基本使用(1)--创建，编译，训练模型

Keras 是一个用 Python 编写的，高级的神经网络 API，使用 TensorFlow，Theano 等作为后端。快速，好用，易验证是它的优点。...1）Sequential 模型是多个网络层的线性堆栈，可以从 keras 的模型库中导入 Sequential 模型： from keras.models import Sequential import...）但需要注意的是，数据的 batch大小不应包含在其中有些 2D 层，可以使用 Dense，指定第一层输入维度 input_dim 来隐含的指定输入数据的 shape，它是一个 Int 类型的数据。...model.summary() 来查看最终的模型的结构方法二：使用Model()搭建模型方法一是使用 Sequential() (中文文档中的翻译为：序贯模型）来搭建模型，这里使用Model()（...中文文档中的说明：Keras 函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。

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浅谈keras中的Merge层(实现层的相加、相减、相乘实例)

【题目】keras中的Merge层（实现层的相加、相减、相乘）详情请参考： Merge层一、层相加 keras.layers.Add() 添加输入列表的图层。...keras如何将某一层的神经元拆分以便进一步操作（如取输入的向量的第一个元素乘别的层）？keras如何重用某一层的值（如输入层和输出层乘积作为最终输出）？...这些问题都指向同一个答案，即使用Lambda层。另外，如果想要更加灵活地操作层的话，推荐使用函数式模型写法，而不是序列式。...强调，Keras的最小操作单位是Layer，每次操作的是整个batch。自然，在keras中，每个层都是对象，可以通过dir(Layer对象)来查看具有哪些属性。...当你不知道有这个东西存在的时候，就会走不少弯路。以上这篇浅谈keras中的Merge层(实现层的相加、相减、相乘实例)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。

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Keras使用ImageNet上预训练的模型方式

如果不想使用ImageNet上预训练到的权重初始话模型，可以将各语句的中’imagenet’替换为’None’。...补充知识：keras上使用alexnet模型来高准确度对mnist数据进行分类纲要本文有两个特点：一是直接对本地mnist数据进行读取（假设事先已经下载或从别处拷来）二是基于keras框架（网上多是基于...Alexnet模型的微调按照公开的模型框架，Alexnet只有第1、2个卷积层才跟着BatchNormalization，后面三个CNN都没有（如有说错，请指正）。...如果按照这个来搭建网络模型，很容易导致梯度消失，现象就是 accuracy值一直处在很低的值。如下所示。 ? 在每个卷积层后面都加上BN后，准确度才迭代提高。如下所示 ?...使用ImageNet上预训练的模型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。

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Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层

在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。...冻结预训练模型中的层如果想冻结xception中的部分层，可以如下操作： from tensorflow.python.keras.applications import Xception model...（1）待训练数据集较小，与预训练模型数据集相似度较高时。例如待训练数据集中数据存在于预训练模型中时，不需要重新训练模型，只需要修改最后一层输出层即可。...（2）待训练数据集较小，与预训练模型数据集相似度较小时。可以冻结模型的前k层，重新模型的后n-k层。冻结模型的前k层，用于弥补数据集较小的问题。...采用预训练模型不会有太大的效果，可以使用预训练模型或者不使用预训练模型，然后进行重新训练。以上这篇Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层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。

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