作者 / mouradmourafiq 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / https://github.com/mouradmourafiq 前言 这篇推文抛砖引玉的介绍如何使用循环神经网络逼近一系列向量...，特别的是，将使用LSTM架构。...根据先前的观察预测一系列实数。 传统的神经网络架构不能做到这一点，这就是为什么要复制神经网络来解决这个问题，因为它们允许存储以前的信息来预测将来的事件。...这将创建一个数据，这将允许我们的模型查看time_steps在过去的次数，以进行预测。.../tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl (ltsm) $ pip install -r .
时序预测是一个经典的话题，应用面也很广; 结合LSTM来做也是一个效果比较好的方式. 这次准备使用TF来进行时序预测，计划写两篇: 1....使用Tensorflow Time Series模块 2. 使用底层点的LSTM Cell 这就是第一篇啦，Time Series Prediction via TFTS....地址: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/timeseries, 里面给出了相关的examples...红色是预测的那一段....LSTM 必须使用TF最新的开发版的代码，就是要保证’rom tensorflow.contrib.timeseries.python.timeseries.estimators import TimeSeriesRegressor
而CNN可以用来处理分类任务，就是在最终的softmax函数计算属于各个类的概率，并归属到概率最大的类。...可以直接使用。 2 系统 2.1 数据集 本次实验使用的数据集来自Kaggle。具体文件都在/data路径下（train-kaggle.txt）。...用训练数据集训练，根据在验证数据集上的表现选取模型，最后用选定的模型进行分类，得到结果，即result.txt。 2.2 网络 下面这张图来自前面提到的Kim Yoon的论文。...下一层是卷积层，在前一层得到的向量上进行卷积。再下一层，即池化，将卷积层的结果转成特征向量，进行正则化等操作，最后在softmax层得到分类结果。...[1508118642697_5833_1508118607975.png] 2.3 代码实现 查看text_cnn.py，这里定义了用于文本分类任务的TextCNN类。
训练神经网络 现在训练数据准备好了，是时候为时间序列预测创建一个模型，为实现这个目的，将使用TensorFlow.js框架。...该模型将使用Adam（研究论文）进行训练，这是一种流行的机器学习优化算法。均方根误差将决定预测值与实际值之间的差异，因此模型能够通过最小化训练过程中的误差来学习。 这是上述模型的代码片段。...验证和预测 现在模型已经过训练，现在是时候用它来预测未来的值，它是移动平均线。实际上使用剩余的30％的数据进行预测，这能够看到预测值与实际值的接近程度。...绿线表示验证数据的预测 这意味着该模型看不到最后30％的数据，看起来该模型可以很好地绘制与移动平均线密切相关的数据。 结论 除了使用简单的移动平均线之外，还有很多方法可以进行时间序列预测。...未来可能的工作是使用来自各种来源的更多数据来实现这一点。 使用TensorFlow.js，可以在Web浏览器上进行机器学习，这实际上非常酷。
前言 今天主要通过两篇论文介绍如何将 CNN 应用在传统的结构化数据预测任务中，尽量以精简的语言说明主要问题，并提供代码实现和运行 demo ，细节问题请参阅论文。...表示的每次对连续的width个特征进行卷积运算，之后使用一个Flexible pooling机制进行池化操作进行特征聚合和压缩表示，堆叠若干层后将得到特征矩阵作为 MLP 的输入，得到最终的预测结果。...稀疏连接 每一层的输出只依赖于前一层一小部分的输入 在 NLP 任务中由于语句天然存在前后依赖关系，所以使用 CNN 能获得一定的特征表达，那么在 CTR 任务中使用 CNN 能获得特征提取的功能吗？...所以使用 CNN 进行 CTR 任务的特征提取的一个难点就在于其计算的是局部特征组合，无法有效捕捉全局组合特征。 2. Flexible pooliong 是什么？...重组层 我们之前提到了，使用 CNN 进行 CTR 任务的特征提取的一个难点就在于其计算的是局部特征组合。
虽然数据集仅限于在实验室环境中使用新电池进行测量，但它仍然是同类产品中最全面的。使用更复杂的机器学习方法来构建更通用和准确的模型，以预测电池寿命（在这些情况下）。...另一个警告是预测所需的数据量。研究人员使用第一次和第一百次充电周期的数据进行预测。目标是通过仅连续20个充电周期的测量结果获得准确的结果，使该模型更适用于现实世界。...由于“当前”和“剩余周期”的正确预测应始终大于零，尝试将ReLU作为输出层的激活函数，以减少训练过程中模型的搜索空间。此外模型严重依赖于CNN，因此也尝试了不同的内核大小。...作出预测 当查看最佳设置的训练曲线时，可以看到最低损失不是在训练结束时，而是通过训练大约四分之三。如何使用该模型进行预测？必须实施检查点，以便在训练期间的某些时间恢复已保存的模型。...一旦有了模型，就可以使用TensorFlow服务或诸如Flask之类的Web框架来提供模型。
策略使用的数据从雅虎财务获取。 什么时候要买或者卖 股票走势预测 CNN 交通标志的图像由4 5×5卷积内核过滤，创建4个特征图，这些特征图通过最大池合并采样。...最终层是完全连接的层，其中所有生成的特征被组合并在分类器中使用（基本上是逻辑回归） 股票市场应用 根据历史数据做出正确的决策 TensorFlow DQN_CNN_image 这是这个策略的核心思路。...我们将数据（年线，月线，收盘价）作为图像，并使用CNN来识别其模式。 将图像转换为数组： 交易策略：达到+10%或者-5%时卖出。...这样做的目的是为了之后更好的进行计算。 在perceive中一个最主要的事情就是存储。然后根据情况进行train。这里我们要求只要存储的数据大于Batch的大小就开始训练。...这可能会改变为其他功能，如RSI，KD，MA ....或者，使用它们。 部分代码 不用closePrice。 用其他特征。 DQN_KD_value使用KD值图片进行预测。
在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。如上所述，数据可以很容易地从GitHub项目TimeSeries-Using-TensorFlow下载。...这里我们使用一维CNN的组合模型提取初始序列特征，然后结合2个LSTM层进行特征提取部分，最后将其传递到传统DNN全连接层，产生最终输出。...同时，由于时间序列预测应该是区间预测而不是单点估计，我们将使用错误率来形成置信区间或置信带。我们可以看到误差带很宽，这意味着模型的置信度不高，可能会有一些预测误差。...，我们使用TensorFlow来形成模型并实现流。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。
Instagram自拍过滤器需要知道您的眼睛，嘴唇和鼻子在图像上的确切位置 让我们使用Keras（TensorFlow作为底层）开发模型！首先，我们需要一些数据来训练我们的模型。...问题在于，即使损失很小，模型也可以为每个图像预测相同的关键点。 2.第二种模型是您可以在Colab notebook中找到的模型。我们不使用全连接层。...使用此模型，对于每张图像甚至在数据集之外的图像，预测值都是不同的！ 我们的模型是这样的。...训练后，我们将在测试集上进行一些预测。...在旋转90度的图像上训练的模型无法为没有进行旋转的图像生成正确的预测。 如果您未对模型和训练参数进行修改，则经过250次训练后的模型应如下图所示： ? 结果 印象相当深刻吧？就这样！
如果使用这个数据集完成训练的话，模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。...欠采样：对数据量大的类别进行采样，降低二者的不平衡程度。 数据扩充：对数据量小的类别进行扩充。...随着扩充的处理，将会免费获得更多的数据，使用的扩充方法取决于具体任务，比如，你在做自动驾驶汽车任务，可能不会有倒置的树、汽车和建筑物，因此对图像进行竖直翻转是没有意义的，然而，当天气变化和整个场景变化时...，对图像进行光线变化和水平翻转是有意义的。...参考资料 不懂得如何优化CNN图像分类模型？这有一份综合设计指南请供查阅 【技术综述】你真的了解图像分类吗？
使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类。...a CNN for Text Classification in TensorFlow；以及字符级CNN的论文：Character-level Convolutional Networks for Text...Classification 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。...环境 Python 3.5 TensorFlow 1.3 numpy scikit-learn 数据集 使用THUCNews的一个子集进行训练与测试，数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包下载...若之前进行过训练，请把tensorboard/textcnn删除，避免TensorBoard多次训练结果重叠。 Configuring CNN model...
这是奔跑的键盘侠的第190篇文章 作者|我是奔跑的键盘侠 来源|奔跑的键盘侠（ID：runningkeyboardhero） 转载请联系授权（微信ID：ctwott） 接上一篇，我们继续…… CNN...# @Software: PyCharm import tensorflow as tf import numpy as np ## 3.2.1 数据获取及预处理：tf.keras.datasets...和 tf.keras.optimizer num_epochs = 5 batch_size = 50 learning_rate = 0.001 model = CNN...print("test accuracy: %f" % sparse_categorical_accuracy.result()) 代码其实跟MLP差不多，唯一的区别就是 model = CNN...() 这一句中调用CNN模型换掉了，其他代码一模一样。
参数太多（每个节点都要和下一层的所有节点连接） 容易过拟合 不能很好的抽取局部的特征（如一张有两只猫的图片，它偏向于抽取整张图的特征，而不是图中部分区域的特征） 鉴于以上的问题，我们介绍卷积神经网络（CNN...先介绍CNN中的池化层和卷积层。我们根据下图来讲解： ?
建立CNN模型 5. 训练、测试 参考 基于深度学习的自然语言处理 1. 读取数据 数据文件： ?...建立CNN模型 from keras import layers embeddings_dim = 150 filters = 64 kernel_size = 5 batch_size = 64...tokenizer.texts_to_sequences(text) x = pad_sequences(x, maxlen=maxlen, padding='post') pred = nn_model.predict(x) print("预测...{}的类别为：".format(text[0]), 1 if pred[0][0]>=0.5 else 0) print("预测{}的类别为：".format(text[1]), 1 if pred[1...][0]>=0.5 else 0) 输出： 预测i am not very good.的类别为： 0 预测i am very good.的类别为： 1
【导读】专知小组计划近期推出Tensorflow实战系列，计划教大家手把手实战各项子任务。本教程旨在手把手教大家使用Tensorflow构建卷积神经网络（CNN）进行图像分类。...教程并没有使用MNIST数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。...https://github.com/hujunxianligong/Tensorflow-CNN-Tutorial 专知公众号以前连载关于Tensorflow1.4.0的系列教程： 最新TensorFlow1.4.0...3、导入相关库 ---- 除了Tensorflow，本教程还需要使用pillow(PIL)，在Windows下PIL可能需要使用conda安装。...如果train为False，进行测试，测试需要使用saver.restore(sess, model_path)读取参数。
CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。...此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST...数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 安装tensorflow命令：pip install tensorflow...image.png 3.配置环境 使用卷积神经网络模型要求有较高的机器配置，如果使用CPU版tensorflow会花费大量时间。...库，取别名tf； 第4行代码人从tensorflow.examples.tutorials.mnist库中导入input_data文件； 本文作者使用anaconda集成开发环境，input_data
使用CNN模型解决图像分类问题(tensorflow)在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分类问题中取得了显著的成功。...CNN模型构建我们将构建一个简单的CNN模型，包括多个卷积层和池化层，最后连接全连接层进行分类。...CNN模型进行训练，并在测试数据集上进行评估。...CNN模型进行训练。...使用方式：TensorFlow：在TensorFlow中，用户可以直接使用低级API（如tf.keras.layers）来构建CNN模型，这样可以更加灵活地控制模型的每个细节。
稍稍乱入的CNN，本文依然是学习周莫烦视频的笔记。 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程。...CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN，原涂层是由RGB组成，然后CNN把它的厚度加厚，长宽变小，每做一层都这样被拉长，...CNN的结构，分析一张图片时，先放一个CNN的图层，再把这个图层进行一个pooling。这样可以比较好的保持信息，之后再加第二层的CNN和pooling。...下面就是用 tensorflow 构建一个 CNN 的代码， 里面主要有4个layer，分别是: convolutional layer1 + max pooling; convolutional layer2..._drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) ## 4. func2 layer ## # 最后一层，输入1024，输出size 10，用 softmax 计算概率进行分类的处理
使用tensorflow构建如上图所示的CNN用于对MNIST数据集进行softmax classification。...理论部分不再赘述，完整的代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist...warning是说新版本的tensorflow把mnist数据集移动到了别的地方，建议你从别的地方导入进来。这篇博文仅做例子。...实际使用tensorflow的时候，你都是自己写读取数据的函数什么的，需要根据数据集的存储格式写不同的Python代码。
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/79718589 本文给出使用tensorflow使用CNN构架的mnist分类问题： 构架图如下...strides=strides, padding='SAME') return out_layer 下面安装代码的line/block进行解释...使用上面的函数，创建两层卷积层: # create some convolutional layers layer1 = create_new_conv_layer(x_shaped, 1, 32, [...参考： http://adventuresinmachinelearning.com/convolutional-neural-networks-tutorial-tensorflow/#comment
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