损失函数用的是简单的均方误差，有待改成Siamese的对比损失。 总结： 1.随机生成了几组1000对的图片，测试精度0.7左右，效果一般。...2.问题 1）数据加载没有用生成器，还得继续认真看看文档 2）训练时划分验证集的时候，训练就会报错，什么输入维度的问题，暂时没找到原因 3)输入的shape好像必须给出数字，本想用shape= input_tensor.get_shape...(),能训练，不能保存模型，会报（NOT JSON Serializable,Dimension(None)）类型错误 补充知识： keras 问答匹配孪生网络文本匹配 RNN 带有数据 用途： 这篇博客解释了如何搭建一个简单的匹配网络...并且使用了keras的lambda层。在建立网络之前需要对数据进行预处理。处理过后，文本转变为id字符序列。...keras.layers.recurrent import LSTM from keras.preprocessing import sequence from sklearn.model_selection
Siamese网络基本上由两个对称的神经网络组成，它们共享相同的权重和体系结构，并且最后使用能量函数 E 连接在一起。Siamese网络的目标是了解两个输入值是相似还是不相似。...Siamese网络不仅用于人脸识别，还广泛用于没有很多数据点，以及需要学习两个输入之间的相似性的任务中。Siamese网络的应用包括签名验证、类似问题检索，对象跟踪等。...正如您看到的，这两个网络具有相同的权重w，它们将为我们的输入X1和X2生成嵌入。 然后，将这些嵌入提供给能量函数E，这将使我们在两个输入之间具有相似性。 它可以表示如下： ?...Siamese网络的输入应该是成对的 (X1，X2)，以及对应的二分类标签 Y ∈（0,1），表明输入对是真正的一对(相同)还是一对无效对(不同)。...如下表所见，我们将句子成对使用，标签表明句子对是语义相同的(1)还是不同(0)： ? 一个Siamese网络通过使用相同的架构找到两个输入值之间的相似性来学习。
3.3 Triplte Loss 3.4 Triplte Loss keras 1 名字的由来 孪生网络的别名就会死Siamese Net，而Siam是古代泰国的称呼，所以Siamese其实是“泰国人...就是一般情况下，模型运行一次，给出一个loss，但是在siamese net中，模型要运行两次才能得到一个loss。...2.1 孪生网络的用途 Siamese net衡量的是两个输入的关系，也就是两个样本相似还是不相似。...3 损失函数 分类任务常规使用softmax加上交叉熵，但是有人提出了，这种方法训练的模型，在“类间”区分性上表现的并不好，使用对抗样本攻击就立刻不行了。后续有空讲解一下对抗样本攻击，再挖个坑。...对于一个数据集，往往可以构建出非常多的三元组，因此我个人感觉这种任务一般用在类别多，数据量较少的任务中，不然三元组数量爆炸了 3.4 Triplte Loss keras 这里有一个keras的triplte
这个项目的作者是AINLP交流群里的慢时光同学，该项目收集了NLP相关的一些代码, 包括词向量(Word Embedding)、命名实体识别(NER)、文本分类(Text Classificatin)...、文本生成、文本相似性(Text Similarity)计算等，基于keras和tensorflow，也收集了相关的书目、论文、博文、算法、项目资源链接，并且很细致的做了分类。...LSTM和GRU的解析从未如此清晰（动图+视频）。...word2vec) 数据增强 eda 分类算法 svm fasttext textcnn bilstm+attention rcnn han NER bilstm+crf 文本相似度 siamese...attention-is-all-you-need-keras. BERT_with_keras. SeqGAN.
如图17中，除了利用传统的LSTM进行匹配学习，或者类似[5]中的算法，拼接LSTM输出与输入特征，作者设计了基于乘法的双线性LSTM模型，利用LSTM的隐含层特征(记忆)信息与输入的乘积作为特征，进行匹配分类器的学习...图17：三种基于LSTM的匹配模型。(a)利用隐含层(记忆信息)与输入特征乘积作为分类特征。(b)直接拼接隐含层特征与输入特征作为新的特征进行分类学习。...(c)使用传统LSTM模型的隐含层进行特征学习。 这里对于隐含层特征ht-1,必须先进行重新排列(reshape)操作，然后才能乘以输入的特征向量xt,如下公式： ?...例如使用提升边建模长期链接的多割图模型，对于跟踪过程中目标的检测错误和检测不准确具有很好的补偿作用，可以提升正确检测聚类的性能。而使用循环网络模型对于运动特征的长期匹配相似度计算也是非常有效的。...比较上文中讨论的两种循环网络的使用，由于缺少交互特征，基于双线性LSTM的方法比特征融合的方法具有一定的性能损失。
就是一般情况下，模型运行一次，给出一个loss，但是在siamese net中，模型要运行两次才能得到一个loss。...2.1 孪生网络的用途 Siamese net衡量的是两个输入的关系，也就是两个样本相似还是不相似。...没错，这个叫做pseudo-siamese network 伪孪生网络。一个输入是文字，一个输入是图片，判断文字描述是否是图片内容；一个是短标题，一个是长文章，判断文章内容是否是标题。...3 损失函数 分类任务常规使用softmax加上交叉熵，但是有人提出了，这种方法训练的模型，在“类间”区分性上表现的并不好，使用对抗样本攻击就立刻不行了。后续有空讲解一下对抗样本攻击，再挖个坑。...对于一个数据集，往往可以构建出非常多的三元组，因此我个人感觉这种任务一般用在类别多，数据量较少的任务中，不然三元组数量爆炸了 3.4 Triplte Loss keras 这里有一个keras的triplte
深度学习方法受到质疑，因此需学习合适的距离度量来解决问题。深度度量学习使输入图像和变换后的特征空间之间能够使用端到端学习。...基于CNN+Siamese网络的模型在大型数据集上实现高效的3D图像检索，使用结合相关性和辨别损失的度量损失。训练过程中隐藏层也使用度量损失。...深度学习在文本理解和信息检索领域有广泛研究，如Mueller和Thyagarajan的Siamese网络识别语义相似性，贝纳吉巴等人利用回归函数训练网络模型，以及基于依赖关系的Siamese LSTM网络模型...此外，还有研究旨在学习句子之间的主题相似性，通过生成弱监督的三元组句子，使用Triplet网络对高质量句子嵌入的维基百科句子进行聚类。...用于计算 Siamese 网络模型中损失函数的 LContrastive 是： 其中Y是标签值，如果输入来自同一类则Y=1，否则Y=0。m是LContrastive中的margin值。
左右两个神经网络的权重一模一样？ 答：是的，在代码实现的时候，甚至可以是同一个网络，不用实现另外一个，因为权值都一样。对于siamese network，两边可以是lstm或者cnn，都可以。...对于pseudo-siamese network，两边可以是不同的神经网络（如一个是lstm，一个是cnn），也可以是相同类型的神经网络。 ? image 2. 孪生神经网络的用途是什么？...，就应该使用pseudo-siamese network。...Softmax当然是一种好的选择，但不一定是最优选择，即使是在分类问题中。传统的siamese network使用Contrastive Loss。...其他的距离度量没有太多经验，这里简单说一下cosine和exp在NLP中的区别。 根据实验分析，cosine更适用于词汇级别的语义相似度度量，而exp更适用于句子级别、段落级别的文本相似性度量。
补充知识：使用keras，在load_model()时，出现NameError: name ‘***’ is not defined 是因为在构造模型是，使用了自定义的层，如Lambda() # 文本相似度评估方式...True)) - K.exp(-K.sum(K.abs(sent_left - sent_right), axis=1, keepdims=True))) + 1) / 2 def bilstm_siamese_model...) middle_output = shared_lstm(encoded_middle) right_output = shared_lstm(encoded_right) # 文本相似度评估方式...x[2]),output_shape=lambda x: (x[0][0], 1))([left_output, middle_output, right_output]) #第二个lambda函数的输入参数不清楚...以上这篇查看keras各种网络结构各层的名字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。
不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。...中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。 ....案例三：使用LSTM的序列分类 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.layers...三、Model式模型 来自keras中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 比序贯模型要复杂，但是效果很好，可以同时/分阶段输入变量，分阶段输出想要的模型...，输出两个模型，所以可以分为设置不同的模型训练参数 案例四：共享层：对应关系、相似性 一个节点，分成两个分支出去 import keras from keras.layers import Input,
Mobilenet和其他更多 你可以参考官方Keras文档，以详细了解框架的工作原理：https://keras.io/ 仅仅使用一行代码就能够安装Keras： 想要更进一步是如何使用Keras实现神经网络的可以查看...大规模的视觉分类 3. 用于图像相似性的暹罗网络（Siamese Networks） 4. 语音和机器人应用 你可以查看Caffe的安装和文档以获取更多详细信息。...长短记忆（LSTM）和许多其他架构 你可以查看DeepLearning4j的安装和文档以获取更多详细信息。 七、五个深度学习框架的对比 我们已经介绍了五个最流行的深度学习框架。...因此，如果您获得与图像分类或序列模型相关的项目，请从Keras开始，因为你可以非常快速地获得工作模型。 Keras也集成在TensorFlow中，因此您也可以使用tf.keras构建模型。 3....它为不同的神经网络提供了大量支持，如CNN，RNN和LSTM。它可以在不牺牲速度的情况下处理大量数据。 八、结束 请记住，这些框架本质上只是帮助我们实现最终目标的工具。
Siamese Network（孪生网络） 简单来说，孪生网络就是共享参数的两个神经网络 ? 在孪生网络中，我们把一张图片$X_1$作为输入，得到该图片的编码$G_W(X_1)$。...由于相似的图片应该具有相似的特征（编码），利用这一点，我们就可以比较并判断两张图片的相似性 孪生网络的损失函数 传统的Siamese Network使用Contrastive Loss（对比损失函数）...） 对于伪孪生网络来说，两边可以是不同的神经网络（如一个是lstm，一个是cnn），并且如果是相同的神经网络，是不共享参数的 ?...孪生网络和伪孪生网络分别适用的场景 孪生网络适用于处理两个输入比较类似的情况 伪孪生网络适用于处理两个输入有一定差别的情况 例如，计算两个句子或者词汇的语义相似度，使用Siamese Network比较合适...；验证标题与正文的描述是否一致（标题和正文长度差别很大），或者文字是否描述了一幅图片（一个是图片，一个是文字）就应该使用Pseudo-Siamese Network Triplet Network（三胞胎网络
二元组相似任务：二元组相似任务是输入一个二元组,判断X与Y是否为同一类样本。代表网络有Siamese network，ESIM，InferSent。...常用的优化方法主要分为以下几种方法： 一种是在encoder部分对于案件文档进行编码优化，如BERT，CNN，attention等，前几名基本都是使用了这几种方法。...1) Siamese network 简单来说，Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的。...如下图所示，通过两层的双向LSTM作为encoder，左右两边的encoder通过共享权值，然后通过余弦相似度衡量两个Sentence的相似情况。 ?...因此我们尝试了BERT作为encoder,然后余弦相似度计算相似性。线上分数可以达到63.93左右的acc。
左右两个神经网络的权重一模一样？答：是的，在代码实现的时候，甚至可以是同一个网络，不用实现另外一个，因为权值都一样。对于siamese network，两边可以是lstm或者cnn，都可以。...，就应该使用pseudo-siamese network。...也就是说，要根据具体的应用，判断应该使用哪一种结构，哪一种Loss。4. Siamese network loss function一般用哪一种呢？...Softmax当然是一种好的选择，但不一定是最优选择，即使是在分类问题中。传统的siamese network使用Contrastive Loss。...其他的距离度量没有太多经验，这里简单说一下cosine和exp在NLP中的区别。根据实验分析，cosine更适用于词汇级别的语义相似度度量，而exp更适用于句子级别、段落级别的文本相似性度量。
为什么不培养自己的酒店描述的文本生成神经网络？通过实施和训练基于单词的递归神经网络，创建用于生成自然语言文本（即酒店描述）的语言模型。 该项目的目的是在给出一些输入文本的情况下生成新的酒店描述。...浏览单词词典以及每个单词出现的文档数量。 探索用于适合Tokenizer的文档总数的整数计数（即文档总数）。 探索单词词典及其唯一分配的整数。...一个隐藏的LSTM层，有100个内存单元。 网络使用丢失概率为10。 输出层是使用softmax激活函数的Dense层，以输出0到1之间的3420个字中的每一个的概率预测。...根据Keras文档，在生成的文本开始连贯之前，至少需要20个时期。所以将训练100个时期。...LSTM网络生成文本 在这一点上，可以编写一个将种子文本作为输入的函数，并预测下一个单词。
如语言不规范，同一句话可以有多种表达方式；如“股市跳水、股市大跌、股市一片绿” 歧义，同一个词语或句子在不同语境可能表达不同意思；如“割韭菜”，“领盒饭”，“苹果”“小米”等在不同语境下语义完全不同 不规范或错误的输入...在做文本匹配的时候（如重复问题检测）可以尝试BM25的方法，但在搜索领域中，有时候搜索query和候选文档的长度是不一样甚至差距很大，所以BM25在计算相似性的时候需要对文档长度做一定的处理。...提出了一种思路：将输入映射为一个特征向量，使用两个向量之间的“距离”（L1 Norm）来表示输入之间的差异（图像语义上的差距）。 基于上述思路设计了Siamese Network。...(共享权值即左右两个神经网络的权重一模一样) siamese network的作用是衡量两个输入的相似程度。...具体步骤为，有文本A和文本B分别输入 sentence encoder 进行特征提取和编码，将输入映射到新的空间得到特征向量u和v；最终通过u、v的拼接组合，经过下游网络来计算文本A和B的相似性 在训练和测试中
不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。...中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。 ---- ....案例三：使用LSTM的序列分类 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.layers...中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 比序贯模型要复杂，但是效果很好，可以同时/分阶段输入变量，分阶段输出想要的模型； 一句话，只要你的模型不是类似...，输出两个模型，所以可以分为设置不同的模型训练参数 案例四：共享层：对应关系、相似性 一个节点，分成两个分支出去 import keras from keras.layers import Input,
3.深度视觉多目标跟踪算法介绍 3.1 基于对称网络的多目标跟踪算法 一种检测匹配度量学习方法是采用Siamese对称卷积网络，以两个尺寸相同的检测图像块作为输入，输出为这两个图像块是否属于同一个目标的判别...对于运动特征，取相对位移vit为基本输入特征，直接输入LSTM模型计算没时刻的输出ϕi，对于下一时刻的检测同样计算相对位移vjt+1,通过全连接网络计算特征ϕj，类似于表观特征计算500维特征ϕM，并利用二元匹配分类器进行网络的预训练...如图17中，除了利用传统的LSTM进行匹配学习，或者类似[5]中的算法，拼接LSTM输出与输入特征，作者设计了基于乘法的双线性LSTM模型，利用LSTM的隐含层特征(记忆)信息与输入的乘积作为特征，进行匹配分类器的学习...例如使用提升边建模长期链接的多割图模型，对于跟踪过程中目标的检测错误和检测不准确具有很好的补偿作用，可以提升正确检测聚类的性能。而使用循环网络模型对于运动特征的长期匹配相似度计算也是非常有效的。...比较上文中讨论的两种循环网络的使用，由于缺少交互特征，基于双线性LSTM的方法比特征融合的方法具有一定的性能损失。
前面介绍了keras文档一二 keras中文文档， keras中文-快速开始Sequential模型 keras文档内容丰富（视觉、语言、cnn、lstm、常用模型等），代码思路清晰，非常方便入门了解。...注意当你调用一个模型时，你不仅仅重用了它的结构，也重用了它的权重。 多输入和多输出模型 使用泛型模型的一个典型场景是搭建多输入、多输出的模型。 考虑这样一个模型。...这些整数位于1到10，000之间（即我们的字典有10，000个词）。这个序列有100个单词。 最后，我们定义整个2输入，2输出的模型： 共享层 另一个使用泛型模型的场合是使用共享层的时候。...考虑微博数据，我们希望建立模型来判别两条微博是否是来自同一个用户，这个需求同样可以用来判断一个用户的两条微博的相似性。...因为这个问题是对称的，所以处理第一条微博的模型当然也能重用于处理第二条微博。所以这里我们使用一个共享的LSTM层来进行映射。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
