本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读,新手博主,边学边记,以便后续温习,或者对他人有所帮助
来源:机器之心 本文长度为2527字,建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你
LSTM 01:理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02:如何为LSTM准备数据 LSTM 03:如何使用Keras编写LSTM LSTM 04:4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05:Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06:Keras实现CNN-LSTM模型 LSTM 07:Keras实现Encoder-Decoder LSTM LSTM 08:超详细LSTM调参指南
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与:朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
在本课程中,我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
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。
该文章介绍了在深度学习模型中,不同的层对输入进行计算,从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用,以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外,文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
整理自keras:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
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
选自MachineLearningMastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 判断长短期记忆模型在序列预测问题上是否表现良好可能是一件困难的事。也许你会得到一个不错的模型技术得分,但了解模型是较好的拟合,还是欠拟合/过拟合,以及模型在不同的配置条件下能否实现更好的性能是非常重要的。 在本教程中,你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后,你将了解: 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较
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
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身(一个词语序列)。但我们还可以拥有额外的输入(如新闻发布的日期等)。这个模型的损失函数将由两部分组成,辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况,主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况,即使来自主损失函数的梯度发生弥散,来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之,该模型框图如下:
fit_generator 是 keras 提供的用来进行批次训练的函数,使用方法如下:
模型需要知道输入数据的shape,因此,Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数,后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape,因此不需要为每个层都指定这个参数。有几种方法来为第一层指定输入数据的shape
Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一,它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。如今,Keras更是被直接引入了TensorFlow的核心代码库,成为TensorFlow官网提供的高层封装之一。下面首先介绍最基本的Keras API,斌哥给出一个简单的样例,然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。
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
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
我第一次尝试研究RNN时,我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。在看了几天线性代数方程之后(头疼的要死),我在Python深度学习中发生了以下这段话:
本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题To a Poem is a Bott the Stranger,作者 Carly Stambaugh。 翻译 | 于泽平 马雪洁 整理 | 凡江 编辑 | 吴璇 代码即诗歌。这是WordPress软件的哲学。 作为一位程序员和诗人,我一直很喜欢这句话。我决定换种方式思考这句话。 我想问,我能用代码写诗吗?我可不可以做一个可以写出原创诗歌的机器人?为了找出方法,我做了一个实验。 首先,我知道如果我的机器人想写诗,首先要让它读诗。2017年,许多作
选自MACHINE LEARNING MASTERY 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积,导致模型权重出现重大更新。会造成模型不稳定,无法利用训练数据学习。本文将介绍深度神经网络中的梯度爆炸问题。 阅读本文,你将了解: 什么是梯度爆炸,模型训练过程中梯度爆炸会引起哪些问题; 如何确定自己的网络模型是否出现梯度爆炸; 如何修复梯度爆炸问题。 什么是梯度爆炸? 误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量,用于以正确的方向
2017 年年中,R 推出了 Keras 包 _,_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库,具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
Keras 函数式 API 是定义复杂模型(如多输出模型、有向无环图,或具有共享层的模型)的方法。
本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里,他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意:训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积,导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定,无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中,我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。
本文约1700字,建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接:http://tecdat.cn/?p=25133 2017 年年中,R 推出了 Keras 包
AI 开发者按,本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里,他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意:训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
在昨天的学习当中,我们了解了培养一个会说话的语言生成模型所需要的如何创建数据集这一模块,今天我们继续学习构建语言生成模型。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
2017 年年中,R 推出了 Keras 包 _,_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库,具有 CPU 和 GPU 功能
【导读】近日,人工智能学者Ravindra Kompella发表一篇博客,介绍了作者实现的基于keras的机器翻译例子。作者通过一个seq2seq编码器-解码器网络实现英语到法语的自动翻译。作者在博文中详细介绍了自己的模型架构和训练数据,并使用代码片段分步骤对训练过程进行讲解。总之,这是一篇比较详尽的机器翻译应用示例教程,如果你有从事机器翻译或seq2seq模型相关的研究,可以详细阅读一下,相信一定对您的工程和理论都有所帮助。专知内容组编辑整理。 Neural Machine Translation——Us
原文地址:https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络(即RNN)。 对于任意的序列预测(sequence prediction )问题,配置和应用起来可能会相当困难,即使在P
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。
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN(常用于文本 / 时间系列任务)、CNN(常用于图像任务)等等。具体可以看之前文章:一文概览神经网络模型。
神经网络诸如长短期记忆(LSTM)递归神经网络,可以很轻松地对多变量输入问题进行建模。
大数据文摘作品 编译:张南星、王梦泽、元元、Yawei Xia 如果要评选2017三大流行金酸梅奖,毫无疑问,获奖的肯定是指尖陀螺、人工智能以及加密货币。加密货币是一项颠覆性的技术,它背后的原理引人注目,我十分看好它未来的发展。 实际上,我并没有持有任何加密货币,但说起凭借深度学习、机器学习以及人工智能成功预测加密货币的价格,我觉得自己还算是个老司机。 一开始,我认为把深度学习和加密货币结合在一起研究是个非常新颖独特的想法,但是当我在准备这篇文章时,我发现了一篇类似的文章。那篇文章只谈到比特币。我在这篇文章
在机器学习中,目前主流的方法是利用LSTM等递归神经网络来对未来数据进行预测,这次介绍的DeepAR模型也不例外,不过不同的是,DeepAR模型并不是直接简单地输出一个确定的预测值,而是输出预测值的一个概率分布,这样做的好处有两点:
RNN(循环神经网络)是一种节点定向连接成环的人工神经网络。不同于前馈神经网络,RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列,即不仅学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息,所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。RNN 现在变种很多,常用的如 LSTM、Seq2SeqLSTM,还有其他变种如含有 Attention 机制的 Transformer 模型等等。这些变种原理结构看似很复杂,但其实只要有一定的数学和计算机功底,在学习的时候认认真真搞懂一个,后面的都迎刃而解。
由于没有一个成熟的理论来解释神经网络,所以配置神经网络通常是困难的,经常被同学们调侃为“炼丹”。
RNN(循环神经网络)是一种节点定向连接成环的人工神经网络。不同于前馈神经网络,RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列,即不仅学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息,所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。
作者 / Jason Brownlee 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / http://machinelearningmastery.com 权重正则化是一种对LSTM节点内的权重施加约束(如L1或L2)的技术。 这具有减少过拟合并提高模型性能的效果。 今天的推文,让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。 您可以在此示例中使用Python 2或3。 假定您使用TensorFlow或Theano后端
作为一个程序员,我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明。我们可以用 5 步 + 4 种基本元素 + 9 种基本层结构,这 5-4-9 模型来总结。
AI 科技评论按:人们已经给神经网络找到了越来越多的事情做,比如画画和写诗,微软的小冰都已经出版了一本诗集了。而其实训练一个能写诗的神经网络并不难,Automattic 公司的数据科学家 Carly
像长短期记忆(Long Short-Term Memory ) LSTM 递归神经网络这样的神经网络几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题。
AI 研习社:人们已经给神经网络找到了越来越多的事情做,比如画画和写诗,微软的小冰都已经出版了一本诗集了。而其实训练一个能写诗的神经网络并不难,Automattic 公司的数据科学家 Carly St
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