如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。
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
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。
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题，探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题，如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者：Jason Brownlee 译者：专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
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。
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。
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。
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。
使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。
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
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
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
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。
本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程，更精确地说是一个序列到序列（Seq2Seq）。在上一个教程中，我们开发了一个多对多翻译模型，如下图所示：
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
整理自keras：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
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：
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
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
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]
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
DanceNet 中最主要的三个模块是变分自编码器、LSTM 与 MDN。其中变分自编码器（VAE）是最常见的生成模型之一，它能以无监督的方式学习复杂的分布，因此常被用来生成图像数据。VAE 非常优秀的属性是可以使用深度神经网络和随机梯度下降进行训练，并且中间的隐藏编码还表示了图像的某些属性。
【导读】本文是Siavash Fahimi撰写的一篇很棒的技术博文，主要讲解了用Keras实现RNN-LSTM，并用来预测比特币和以太坊的价格。在过去的一年，互联网行业最火的名词除了AI以外，就当属区块链了，虽然本文不涉及区块链的技术讲解，但是由于是对比特币价格进行预测，所以在此提及。言归正传，本文首先介绍RNN和LSTM的原理，这是两种应用广泛的时序模型，相信很多读者也都有所了解。本文的重点在于通过一个完整的实例来帮助读者理解RNN-LSTM以及Keras的用法， 并附完整实现代码，相信能给您带来新的感悟
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。
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
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。
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。
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
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：keras系列第六篇，本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络，最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出，设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题，让记住长期信息成为神经网络的默认行为，而不是需要很大力气才能学会。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。点击公众号下方文
今天的内容有： LSTM 思路 LSTM 的前向计算 LSTM 的反向传播 关于调参 ---- LSTM 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集，视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面，进行理解，然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
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。
长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络，能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列，但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中，你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果，探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后，你将了解： 关
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。
有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。
长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络，能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列，但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中，你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果，探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后，你将了解： 关于如
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中，涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项，其浮点计算能力为 180 TFlops。
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
它要求你考虑观测的顺序，并且使用像长短期记忆（LSTM）递归神经网络这样有记忆性的，并且可以学习观测之间时间依赖性的模型。
RNN即循环神经网络，其主要用途是处理和预测序列数据。在CNN中，神经网络层间采用全连接的方式连接，但层内节点之间却无连接。RNN为了处理序列数据，层内节点的输出还会重新输入本层，以实现学习历史，预测未来。 RNN的两个主要改进是LSTM(长短时记忆网络)和GRU(门控循环单元)，二者为基本神经单元增加了额外的功能门，从而更好的实现长时记忆的处理。 在此基础上，通过两层或者多个RNN层的堆叠，可以实现双向循环神经网络(bidirectionalRNN)及深层循环神经网络(deepRNN)。 Ker
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
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。
在进行自然语言处理之前，需要对文本进行处理。 本文介绍keras提供的预处理包keras.preproceing下的text与序列处理模块sequence模块
现有分词介绍 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个信息时代最重要的技术之一，简单来讲，就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中，分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言，由于词之间有空格作为词边际表示，词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字，除了标点符号之外，字之间紧密相连，没有明显的词边界，因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大，在中文中，单字作为最基本的语义单位，虽然也有自己的意义，但表意能力较差，意义较分散，而
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
