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。
《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。本章节选自《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》第四章Keras入门部分内容。 福利提醒：在评论区留言，分享你的Keras学习经验，评论点赞数前五名可获得本书。时间截止周五（8月11日）晚22点
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等），更重要的是建模过程相当方便快速，加快了开发速度。 笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处
强烈安利 Google的Colab，即使你没有一台很好的电脑，也能在这个平台上学习TensorFlow
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。
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
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。
我们一般可以将现有的 SR 技术研究大致分为三大类：监督 SR ，无监督 SR 和特定领域 SR （人脸）。
SR取得了显著进步。一般可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR，无监督SR和特定领域SR（人脸）。
CNN在图像处理和视频处理领域有着广泛的应用。在这篇文章中，我将详细介绍卷积神经网络是如何进化的，以及为什么它们在图像领域如此出色。在此基础上，我们将建立一个使用Keras的卷积神经网络。
卷积神经网络（CNN）起源于人们对大脑视神经的研究，自从1980年代，CNN就被用于图像识别了。最近几年，得益于算力提高、训练数据大增，以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧，CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类，等等。另外，CNN也不再限于视觉，比如：语音识别和自然语言处理，但这一章只介绍视觉应用。
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
本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型，并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型，然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后，使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后，使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优，并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明，该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。
使用Keras Tuner进行超参数调整可以将您的分类神经网络网络的准确性提高10％。
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
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。
AlexNet是深度学习领域中的经典卷积神经网络（CNN）模型之一，由Alex Krizhevsky等人提出，并在2012年的ImageNet图像识别竞赛中取得了重大突破。本文将介绍AlexNet的基本结构和关键特点，帮助读者深入了解这一算法。
首先，来说一下卷积的概念，从数学角度来看，可以简单的认为卷积是一种数学运算，在通信领域，卷积也被应用在滤波上，因此通常将卷积和滤波同等看待，卷积核也经常被称为滤波器。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
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
深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。
当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
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
作者 | Thomas Wolf 编译 | 雁惊寒 情感情绪检测是自然语言理解的关键要素。最近，我们改造出了一个好用的情感理解集成系统，该系统前身是MIT媒体实验室的情感检测模型DeepMoji。 开源代码：https://github.com/huggingface/torchMoji 该模型最初的设计使用了TensorFlow、Theano和Keras，接着我们将其移植到了pyTorch上。与Keras相比，pyTorch能让我们更自由地开发和测试各种定制化的神经网络模块，并使用易于阅读的numpy风
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
当你花了几个星期构建一个数据集、编码一个神经网络并训练好了模型，然后发现结果并不理想，接下来你会怎么做？
该文章介绍了在深度学习模型中，不同框架之间的区别和优劣。文章首先讨论了Keras和PyTorch这两个框架在深度学习模型开发中的优缺点，然后介绍了两种框架在特定场景下的使用方式。作者认为，尽管Keras和PyTorch的基本功能相似，但Keras更倾向于简化和自动化，而PyTorch则倾向于灵活性和动态计算。在特定场景下，比如需要快速原型设计或需要与PyTorch生态系统兼容的情况下，Keras可能更适合。然而，在需要更灵活、动态的模型构建，以及需要深入了解模型构建和调试的情况下，PyTorch可能更适合。
作者 | Francois Chollet 编译 | 雁惊寒 seq2seq是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。目前有多种方法可以用来处理这个任务，可以使用RNN，也可以使用一维卷积网络。 很多人问这个问题：如何在Keras中实现RNN序列到序列（seq2seq）学习？本文将对此做一个简单的介绍。 什么是seq2seq学习 序列到序列学习（seq2seq）是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子
【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
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTMs准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTMs 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：如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07：如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
TensorFlow 2.0 终于发布了，看了介绍之后，发现越来越像Keras了。主要的变化在于：
编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。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。
前言：现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元： 1.1卷积层：在卷积层中，有一个重要的概念：权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描，每次滑动1格（步长为1），
Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集，CIFAR-10和CIFAR-100分别是这个数据集的一个子集（http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）。CIFAR-10数据集由10个类别共60000张彩色图片组成，其中每张图片的大小为32X32，每个类别分别6000张。
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的，擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
卷积神经网络（Convolution Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的，擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
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）
批处理规范化背后的主要思想是，在我们的案例中，我们通过使用几种技术（sklearn.preprocessing.StandardScaler）来规范化输入层，从而提高了模型性能，因此，如果输入层受益于规范化，为什么不规范化隐藏层，这将进一步改善并加快学习速度。
递归神经网络被用来分析序列数据。它在隐藏单元之间建立递归连接，并在学习序列后预测输出。 在本教程中，我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据，你也可以对时间序列数据应用同样的方法。我们将使用Keras R接口在R中实现神经网络：
在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据，那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了，可以跳过)。然后，我会介绍标准神经网络。这个标准神经网络用于图像数据，比较简单。这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是，我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。Keras用Python编写，并且能够在TensorFlow上运行，是高级的神经网络API。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
该层创建了一个卷积核，该卷积核以 单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。
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]
LSTM(Long Short-Term Memory) 即长短期记忆，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。其中的内部机制就是通过四个门调节信息流，了解序列中哪些数据需要保留或丢弃。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
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