要使用 GCE，你必须从一个空白的 Linux 实例中设置深度学习的驱动和框架。...在深度学习成为主流之前，优秀的机器学习模型在测试集上达到大约 88％ 的分类准确率。...第一个模型方法（imdb_bidirectional_lstm.py）使用了双向 LSTM（Bidirectional LSTM），它通过词序列对模型进行加权，同时采用向前（forward）传播和向后（...在使用随机的尼采文集（https://s3.amazonaws.com/text-datasets/nietzsche.txt）作为源数据集的 Keras 例子中，该模型尝试使用前 40 个字符预测下一个字符...显然，我的模型架构导致 CNTK 在预测时遇到错误，而「CNTK+简单的 LSTM」架构并没有发生这种错误。
在我的基准测试中，嵌入的使用比较粗糙，平均文档中所有单词的词向量，然后将结果放进随机森林。...为了回答这些问题，我在 Keras 中实现了多个神经架构，并创建了一个基准，使这些算法与经典算法，如 SVM、朴素贝叶斯等，进行比较。...但是很奇怪，这个架构与前面两个模型不同，它使用的是 2D 卷积。这意味着神经元的感受野不只覆盖了文本中的近邻词，还覆盖了嵌入向量的近邻坐标。...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。 ?
二、双向RNN(BRNN)网络结构及原理讲解 在RNN中只考虑了预测词前面的词，即只考虑了上下文中“上文”，并没有考虑该词后面的内容。这可能会错过了一些重要的信息，使得预测的内容不够准确。...同样的，我们也可以在双向RNN模型基础上加多几层隐藏层得到深层双向RNN模型。 注：每一层循环体中参数是共享的，但是不同层之间的权重矩阵是不同的。...Keras在layers包的recurrent模块中实现了RNN相关层模型的支持，并在wrapper模型中实现双向RNN包装器。...可能读者会认为虽然Keras搭建模型很方便，但是这会导致新手对于模型的输入输出欠缺理解。...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。
每个权重本质上是许多系数估计之一，该系数估计有助于在相应箭头指向的节点中计算出回归。这些是未知参数，必须使用优化过程由模型进行调整，以使损失函数最小化。训练之前，所有权重均使用随机值初始化。...我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本视频中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。我们需要Keras R接口才能在R中使用Keras神经网络API。...我们添加Flatten和Dense层，并使用“ Adam”优化器对其进行编译。...我们简要学习了如何使用R中的keras CNN模型拟合和预测回归数据。...)模型预测多输出变量时间序列R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化
然后，我们使用compile方法来编译模型，指定优化器为adam，损失函数为均方误差。 接着，我们使用fit方法来训练模型，指定训练数据集和训练轮数。...然后，我们构建了一个Sequential模型。首先，我们使用Embedding层将文本序列映射为密集向量表示。然后，我们添加一个LSTM层，并指定隐藏单元的数量。...最后，我们添加一个输出层，使用sigmoid激活函数进行二分类。 接下来，我们使用compile方法编译模型，指定优化器为adam，损失函数为二分类交叉熵，同时指定了评估指标为准确率。...结论RNN作为一种处理时序数据的神经网络模型，在深度学习算法中具有重要地位。通过引入循环连接，RNN能够在处理每个时刻的输入时，还能利用之前的信息，从而更好地处理序列数据。...在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中，RNN都取得了显著的效果。同时，改进的RNN结构如LSTM、GRU和BiRNN等也为解决RNN存在的问题提供了有效的方法。
1 前言 基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中，都会用到 LSTM层，主要参数如下： LSTM(units,input_shape,return_sequences=False) units...网络和双向LSTM网络的实现。...关于MNIST数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。...LSTM网络 双向LSTM网络结构 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from keras.models...)) #双向LSTM model.add(Dense(10,activation='softmax')) #编译模型 model.compile(optimizer='adam
在Keras深度学习库中应用这种结构可能会很困难，因为为了保持Keras库的整洁、简单和易于使用而牺牲了一些灵活性。 在本教程中，您将了解如何在Keras中实现用于文本摘要的编码器-解码器网络结构。...Abigail See, et al.使用单层双向LSTM作为编码器。 引用：将文章w（i）的tokens一个接一个地送入编码器（单层双向LSTM），产生一系列编码器隐藏状态h（i）。...解码器读取最后生成的词的表示和嵌入，并使用这些输入生成输出摘要中的每个词。 ? 在Keras中的文本摘要生成模型 有一个问题： Keras不允许递归循环，模型的输出自动作为输入，输入到模型中。...这意味着如上所述的模型不能直接在Keras中实现（但也许可以在更灵活的平台如TensorFlow中实现）。相反，我们可以看看我们可以在Keras中实现的模型的三种变体。...通过递归地调用具有之前生成单词的模型（或者更具体地，在训练期间预期的前一个词）来建立摘要。 上下文向量可以集中或添加在一起，为解码器提供更广泛的上下文来解释和输出下一个单词。 ?
它将用作健全性检查，并将建立一个基线，您必须超过它才能证明机器学习模型的有用性。当您要解决尚无已知解决方案的新问题时，此类常识性基准可能会很有用。...道在递归层之前应用dropout会阻碍学习，而不是帮助进行正则化。...Yarin Gal使用Keras进行了研究，并帮助将这种模型直接构建到Keras循环层中。...添加层并没有很大的帮助，因此此时您可能会看到网络容量增加带来的收益递减。 ? 使用双向RNN 本节介绍的最后一种技术称为 _双向RNN_。...双向RNN利用此思想来改进按时间顺序排列的RNN的性能。 在Keras中实例化双向RNN。让我们在IMDB情绪分析任务上尝试一下。
Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API，你可以构建类图（graph-like）模型、在不同的输入之间共享某一层，并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。...Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具，让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型、多输出模型和类图模型，只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的...在 Keras 中，你可以在编译时使用损失组成的列表或字典来为不同输出指定不同损失，然后将得到的损失值相加得到一个全局损失，并在训练过程中将这个损失最小化 当我们为各个头指定不同的损失函数的时候，严重不平衡的损失贡献会导致模型表示针对单个损失值最大的任务优先进行优化...调用一个实例，无论是层实例还是模型实例，都会重复使用这个实例已经学到的表示 在 Keras 中实现连体视觉模型（共享卷积基） from keras import layers from keras import...如果这个反馈信号的传播需要经过很多层，那么信号可能会变得非常微弱，甚至完全丢失，导致网络无法训练。
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。...神经网络在 Keras 中定义为一系列图层。这些图层的容器是顺序类。 第一步是创建顺序类的实例。然后，您可以创建图层，并按应连接它们的顺序添加它们。由内存单元组成的LSTM循环层称为LSTM（）。...这是 Keras 中的有用容器，因为传统上与图层关联的关注点也可以拆分并添加为单独的图层，清楚地显示它们在数据从输入到预测转换中的作用。...2、编译网络 一旦我们定义了我们的网络，我们必须编译它。 编译是效率的一步。它将我们定义的简单层序列转换为一系列高效的矩阵转换，其格式旨在根据 Keras 的配置方式在 GPU 或 CPU 上执行。...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。
一对一序列问题 正如我之前所说，在一对一序列问题中，只有一个输入和一个输出。在本节中，我们将看到两种类型的序列问题。...正如我之前所说，输出中的每个元素将等于相应输入样本中时间步长中的值之和。...通过双向LSTM解决方案 双向LSTM是一种LSTM，可以从正向和反向两个方向的输入序列中学习。最终的序列解释是向前和向后学习遍历的串联。让我们看看使用双向LSTM是否可以获得更好的结果。...以下脚本创建了一个双向LSTM模型，该模型具有一个双向层和一个作为模型输出的密集层。...同样，双向LSTM似乎胜过其余算法。 到目前为止，我们已经基于来自不同时间步长的多个要素值预测了单个值。在多对一序列的另一种情况下，您希望在时间步长中为每个功能预测一个值。
一对一序列问题 正如我之前所说，在一对一序列问题中，只有一个输入和一个输出。在本节中，我们将看到两种类型的序列问题。...正如我之前所说，输出中的每个元素将等于相应输入样本中时间步长中的值之和。...通过双向LSTM解决方案 双向LSTM是一种LSTM，可以从正向和反向两个方向的输入序列中学习。最终的序列解释是向前和向后学习遍历。让我们看看使用双向LSTM是否可以获得更好的结果。...以下脚本创建了一个双向LSTM模型，该模型具有一个双向层和一个作为模型输出的密集层。...同样，双向LSTM似乎胜过其余算法。 到目前为止，我们已经基于来自不同时间步长的多个要素值预测了单个值。在多对一序列的另一种情况下，您希望在时间步长中为每个功能预测一个值。
我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是，使用 Amazon EC2 和 Google Compute Engine 等云服务器来训练神经网络模型需要付费。...鉴于本人目前并未工作，我必须留意无关花费，并尽可能地具有成本效益。我曾试为了省钱，试过在廉价的 CPU 而不是 GPU 上训练我的深度学习模型，出乎意料的是，这只比在 GPU 上训练略慢一些。...双向长短期记忆网络（LSTM）极其善于处理类似 IMDb 影评这样的文本数据，但是在我发布基准测试文章后，Hacker News 上的一些评论指出 TensorFlow 使用的是一个在 GPU 上的 LSTM...双向 LSTM 的 GPU 训练速度是任意 CPU 配置的两倍慢？哇。...（实际上，基准化测试使用 Keras LSTM 默认 implementation=0，这对 CPU 而言更好，而在 GPU 上 implementation=2 更好，但不应该导致这么大的差异）。
图片来源：abajournal 深度学习方法：在讨论NER的深度学习方法（最新技术）的细节之前，我们需要分析适当和清晰的度量来评估模型的性能。...当在训练神经网络的不同迭代（epochs）期中，通常使用准确性作为度量指标。然而，在NER的情况下，我们可能正在处理重要的金融、医疗或法律文件，这些文件中的命名实体的精确标识决定了模型的成功。...但并不是任何类型的LSTM都使用NER，我们需要使用双向LSTM，因为使用标准的LSTM进行预测将只考虑文本序列中的“过去”信息。...1.双向 LSTM-CRF： 更多细节和实现参考keras。 ? 来自论文(Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging) 2....这种训练被称为双向语言模型（biLM），它能够从过去中过去，并按照单词序列（如句子）预测下一个单词。让我们看看如何实现这种方法。我们将使用kaggle的数据集。
在传递到LSTM层之前，将使用嵌入矩阵（预训练的或可训练的）将单词映射到整数然后映射到向量。...该方法的步骤概述如下： 将字符串列表中的摘要转换为整数列表（序列） 从序列创建要素和标签 使用Embedding，LSTM和Dense层构建LSTM模型 加载预训练好的嵌入 在序列中训练模型来预测接下来的单词...这使得词汇中的每个单词都使用softmax激活产生概率。 模型使用Adam优化器（随机梯度下降的变体）进行编译，并使用categorical_crossentropy损失进行训练。...由于我们使用的是Keras，因此我们不必去想在底层发生了什么，只需要正确设置网络。 ? LSTM网络布局 在不更新嵌入的情况下，在网络中训练的参数少了很多。...例如，我们可以使用两个相互叠加的LSTM层，一个双向的LSTM层（从两个方向处理序列），或者使用更多Dense层。但我觉得上面的设置运行良好。
构建递归神经网络（LSTM）以对MNIST数字数据集进行分类。 双向LSTM(包含notebook和py源代码)。构建双向递归神经网络（LSTM）以对MNIST数字数据集进行分类。...在TensorFlow中引入多GPU的简单示例。 在多GPU上训练神经网络(包含notebook和py源代码)。一个清晰简单的TensorFlow实现，用于在多个GPU上训练卷积神经网络。...这些notebooks主要是使用Python 3.6与Keras 2.1.1版本跑在一台配置Nivida 1080Ti的Windows 10的机台所产生的结果，但有些部份会参杂一些Tensorflow与其它的函式库的介绍...在开始本教程之前，建议先看完PyTorch官方教程。...语言模型（RNN-LM） 3、高级 生成性对抗网络 变分自动编码器 神经风格转移 图像字幕（CNN-RNN） 4、工具 PyTorch中的TensorBoard 总结 TensorFlow、Keras
摄影：Andrik Langfield，来自Unsplash 为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量？我们没有那样去做。...然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）...计算深度学习模型中可训练参数的数量被认为是微不足道的，因为你的代码已经可以为你完成这些任务。但是我依然想在这里留下我的笔记以供我们偶尔参考。...Bidirectional from keras.models import Model 建立模型后，使用model.count_params()来查看有多少参数是可训练的。...产生的卷积按元素添加，并且向每个元素添加偏差项。 这给出了具有一个特征映射的输出。 ? 图3.2 ：使用2×2滤波器对RGB图像进行卷积以输出一个通道 。
=[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。...用这个模型编译、训练、评估（和之前一样，用Adam训练20个周期），你会发现它的MSE只有0.014。击败了朴素预测，但不如简单线性模型。...要将模型变成序列到序列的模型，必须给所有循环层（包括最后一个）设置return_sequences=True，还必须在每个时间步添加紧密输出层。...因为每个时间步使用的权重相同，第二个时间步的输出也会提高，这样就会导致输出爆炸 —— 不饱和激活函数不能阻止这个问题。...在Keras中，可以在每个循环层之前添加BatchNormalization层，但不要期待太高。 另一种归一化的形式效果好些：层归一化。
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 ? 这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。...语言模型 现代语言模型(ULMfit, ELMo)使用无监督学习技术，比如在更具体的监督训练步骤之前，在大型文本语料库上创建嵌入的RNNs，以获得语言结构的一些原始“知识”。...使用另一种二进制特征描述候选英语前缀和后缀的存在，提高了模型在测试集上的性能，正确率高达77.3%。此外，在模型的特征集中添加编码部分语音的热门向量，将我们的结果提高到了84.6%。...我们使用了50维的手套模型向量，这使得我们的模型在测试集中的正确率达到了89.1%。您可以通过上传简历中的文本，在我们的演示中使用最终的模型。 ?...我们很高兴地看到，我们的模型在设计、金融等其他行业的CVs数据集上也显示出相当合理的性能。显然，处理结构和样式完全不同的CVs会导致模型性能下降。我们还想指出，我们对“技能”概念的理解可能与他人不同。
现在，我们只需要考虑比特币和以太币，但是使用这种方法添加最新火起来的山寨币（altcoin）就很难了。在输入数据之前，我们必须加载一些 Python 包，这样会容易一些。...在时间序列模型中，我们通常使用一段时期的数据训练，然后用另一段时期的数据进行测试。我把时间界限定为 2017 年 6 月 1 日（即模型将使用该日期之前的数据进行训练，用该日期之后的数据进行测试）。...不幸的是，使用单点预测评估时间序列模型很普遍。使用多点预测测量准确率可能会更好，用这种方法，之前预测的误差不会被重设，而会组合到后续的预测中。因此，性能较差的模型将得到更多的惩罚。...我们的 LSTM 模型将使用前面的数据（Bitcoin 和 eth）来预测特定虚拟货币第二天的收盘价格。我们必须确定模型能访问之前多少天的数据，这里简单地设置为 10，当然该超参数还能进一步优化。...可能虚拟货币价格变化没有规律吧，可能没有一个模型可以把信号和噪声分离开（类似于使用深度学习预测地震的优点）。以后的文章中可能会讨论这些话题。
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