使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络,但是您必须遵循严格的模型生命周期。
想要真的了解深度学习,除了看视频,拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。
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
深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
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。
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文,探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道,深度神经网络一般非常复杂,即使是在当前高性能GPU的加持下,要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法,本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题,并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后,本文使用Te
原文地址:https://blog.keras.io/how-convolutional-neural-networks-see-the-world.html
风格迁移算法经历多次定义和更新,现在应用在许多智能手机APP上。 风格迁移在保留目标图片内容的基础上,将图片风格引用在目标图片上。
该文章介绍了如何使用神经张量网络处理自然语言数据,包括文本分类、情感分析等任务。文章还探讨了如何通过多关系数据集训练神经张量网络,并给出了一个知识库应用案例。
Francois Chollet在他的“深度学习Python”一书中概述了与Keras开发神经网络的概述。 通过本书前面的一个简单的MNIST示例,Chollet将网络构建过程简化为与Keras直接相关的4个主要步骤。
图像识别是深度学习技术的一个普遍具有的功能。
keras中的主要数据结构是model(模型),它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图,我们可以构建出复杂的神经网络。
首先了解Keras的一个很好的途径就是通过 文档 Keras 中文文档地址: https://keras.io/zh/models/about-keras-models/
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。
本文是根据自身构建深度学习模型总结而来,可能读起来比较干巴,但干货确实不少。闲话少叙,直接进入相关内容。
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。
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 在之前的文章中,我通过展示学习过程中成本函数和梯度下降的核心作用,阐述了机器学习的工作原理。本文以此为基础,探索神经网络和深度学习如何工作。这篇文章重点在于解释和编码。原因是我想不出有什么方法可以比3bule1brown做的视频更清楚地阐明一个神经网络的内部工作原理。 链接: http://imgcdn.atyun.com/2017/12/one-But-what-is-a-Neural-Network.mp4 http://imgcdn.atyun.com/2
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。
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
在本文中,我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理,以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。我们将从基础开始,逐步介绍神经网络的结构、前向传播、反向传播和优化方法,以便读者能够深入理解并开始实际编写深度学习代码。
在人工智能研究的大潮中,如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点,通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别,预测得出目标识别概率,实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标,能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。
在之前的文章中,我通过展示学习过程中成本函数和梯度下降的核心作用,阐述了机器学习的工作原理。本文以此为基础,探索神经网络和深度学习如何工作。这篇文章重点在于解释和编码。原因是我想不出有什么方法可以比3bule1brown做的视频更清楚地阐明一个神经网络的内部工作原理。 链接: http://imgcdn.atyun.com/2017/12/one-But-what-is-a-Neural-Network.mp4 http://imgcdn.atyun.com/2017/12/two-how-neural-n
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
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
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
原标题 | An Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
感知器是神经网络的基本组成部分。感知器的输入函数是权重,偏差和输入数据的线性组合。具体来说:
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章,希望对您有所帮助!
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,两个定制的CNN模型已经实现,它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。第一个模型是受AlexNet架构启发定制的基本CNN架构。我们将实现和查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。
作者|Vivek Patel 编译|Flin 来源|towardsdatascience
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。
如今,我们拥有许多高级的,特殊的库与框架,比如 Keras,TensorFlow或者PyTorch,也不再总需要担心权重矩阵的大小,更不需要记住我们决定使用的激活函数导数的公式。通常我们只需要尽力一个神经网络,即使是一个结构非常复杂的神经网络,也只需要导入和几行代码就可以完成了。这节省了我们搜索漏洞的时间并简化了我们的工作。但是,对于神经网络的深入了解对我们完成在构架选择,或者超参数的调整或优化的任务上有着很大的帮助。
【导读】当今,卷积神经网络在图像识别等领域取得巨大的成功,那么是什么使其高效而快速呢?本文整理John Olafenwa的一篇博文,主要介绍了卷积神经网络采用的四种基本组件:Pooling、Dropo
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络(CNN),有许多种方法去描述CNN到底做了什么,一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。
原标题:「设计基础」Photoshop 中的 Liquid Chrome RGB Droplets
该层创建了一个卷积内核。如果将该图层用作模型中的第一个图层时,需要提供关键参数input_shape(整数元组),如input_shape=(128,128,3)对应于128×128 的RGB图片。
你是否想知道LSTM层学到了什么?有没有想过是否有可能看到每个单元如何对最终输出做出贡献。我很好奇,试图将其可视化。在满足我好奇的神经元的同时,我偶然发现了Andrej Karpathy的博客,名为“循环神经网络的不合理有效性”。如果你想获得更深入的解释,建议你浏览他的博客。
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
面部是人体的独特标识,每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份,不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统?简单来说,面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
欢迎来到数学和代码turorial系列的第一部分。展示如何实施一种称为近端策略优化(PPO)的强化学习算法,用于教授AI代理如何踢足球/足球。在本教程结束时,将了解如何在演员评论框架中应用on-policy学习方法,以便学习导航任何游戏环境。将在PPO算法的上下文中看到这些术语的含义,并在Keras的帮助下在Python中实现它们。所以首先开始安装游戏环境。
定位器地图只有一项工作:显示某物在哪里。这意味着它只需要很少的信息:只需要一个特征区域的指示,以及足够的地理背景,让人们了解它在世界上的位置。保持定位器地图尽可能简单,以防止它在视觉上与主地图或主要故事竞争。
近几年来,经历了计算机视觉在生活中几乎每个角落的应用 - 得益于大量数据和超级动力GPU的可用性,这些GPU已经对卷积神经网络进行了训练和部署(CNN)超级容易。今天在机器学习中最有趣的讨论之一是它如何在未来几十年影响和塑造文化和艺术生产。神经风格迁移是卷积神经网络最具创造性的应用之一。
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