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。
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
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
作者:石文华 编辑:田 旭 逻辑回归 1 逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归,但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割,因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法,它
逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归,但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割,因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法,它的输出结果表征了某个样本属于某类别的概率。逻辑回归的成功之处在于,将原本输出结果范围可以非常大的θTX 通过sigmoid函数映射到(0,1),从而完成概率的估测。sigmoid函数图像如下图所示:
【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras(一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot)。首先我们会介绍该库的主要概念,然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。我们将利用Keras来实现Sunkhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”中的RNN结构。
本文将通过拆解SmallVGGNet的架构及代码实例来讲解如何运用Keras进行多标签分类。
关于NLP的许多创新都是如何将上下文添加到单词向量中。常用的方法之一是使用递归神经网络。以下是递归神经网络的概念:
在本文中,我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活,因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中,以便在生产中使用。
人工智能(AI)无处不在。机器学习和人工智能正在彻底改变现代问题的解决方式。应用机器学习的一种很酷的方法是使用财务数据。财务数据是机器学习的一个游乐场。
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前几年,腾讯新闻曾发出一片具有爆炸性的文章。并不是文章的内容有什么新奇之处,而是文章的作者与众不同,写文章的不是人,而是网络机器人,或者说是人工智能,是算法通过分析大量财经文章后,学会了人如何编写财经报道,然后根据相关模式,把各种财经数据组织起来,自动化的生成一篇文章,当人阅读时,根本无法意识到文章不是人写,而是电脑生成的。
在昨天的文章中,我们介绍了TensorFlow 2.0的初学者教程中实现一个基本神经网络的知识,今天我们继续昨天没有聊完的话题。开始学习吧~
本博客的目的是解释如何通过实现基于LSTMs的强大体系结构来构建文本生成的端到端模型。
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型,并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能,尽管不需要深入的人工智能知识,但还是需要搞清楚一些概念才行。
在本节中,您将加深对理论的理解,并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念,例如图像过滤,特征映射,边缘检测,卷积运算,激活函数,以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow,Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
Transformer是一类神经网络架构,现在越来越受欢迎了。Transformer最近被OpenAI用于训练他们的语言模型,同时也被DeepMind的AlphaStar 采用,用于他们的程序击败那些顶级星际玩家。
Core ML是Apple的机器学习框架。仅在一年前发布,Core ML为开发人员提供了一种方法,只需几行代码即可将强大的智能机器学习功能集成到他们的应用程序中!今年,在2018年WWDC上,Apple发布了Core ML 2.0-下一版Core ML,所有这些都集中在通过优化模型的大小,提高性能以及让开发人员定制自己的Core ML模型来简化流程。
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)。
实体识别 作者:蒙 康 编辑:黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出其位置以及类型,如下
8 月 18 日,全球数据挖掘领域顶级会议 KDD 2022 大奖公布,阿里巴巴达摩院团队斩获应用科学方向“最佳论文奖”,这是中国企业首次获得该重磅奖项。
目前神经网络为很多业务带来了巨大的提升,但是对于神经网络的解释性,以及在某些表格数据的效果不如树模型依旧存在很多可以研究的方向,今天就看看Netflix如何基于GBDT的思想来设计梯度提升决策树网络,文章简单,idea也很有启发。大家做数据问题或者竞赛的时候也可以尝试尝试这种方案!
良好学习过程的关键原则之一,就是让学习的内容略高于当前的理解。如果该主题与你已知的内容太过于相似,那么你就不会有很大的进步。另一方面,如果这个主题太难的话,你就会停滞不前,几乎没有进展。
结构因果模型(SCM)是表示因果关系的重要方法。图神经网络是在多个领域都取得出色表现的深度学习新贵。DeepMind9月10日提交在arXiv的最新工作“Relating Graph Neural Networks to Structural Causal Models”,提出了基于图神经网络的变分图自编码器来解决因果问题,在图神经网络和结构因果模型之间建立了新的联系,是在深度学习在因果推断问题上的新尝试。
人工神经网络是一种类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型,由大量的输入层节点、隐藏层节点和输出层节点连接构成。有关神经网络算法最核心的三个问题就是:选择激活函数、隐藏层数目和节点的确定以及权重的设置。
机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序[即模型(model)]。将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning)
实体识别 作者:蒙 康 编辑:黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出其位置以及类型,如下图。命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题,诸如自动问答,关系抽取,信息检索等 ,其效果直接影响后续处理的效果,因此是NLP研究的一个基础问题。 NER一直是NLP领域中的研究热点,现在越来越多的被应用于专业的领域,如医疗、生物等。这类行业往往具有大量的专业名词,名词与名词之间相互之间存在着不同种类
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。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识,并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章,希望对您有所帮助!
选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
人类已经证明,大脑中的神经系统拥有为不断适应外界环境的变化而改变自身结构的能力。大脑内部的突触、神经元之间的连接可以由于学习和经验的影响建立新的连接。
相比较r语言的s3s4rc r6的混乱,python的面向对象比较规范,看着也比较舒服
在下篇文章中,我还会演示如何将训练好的Keras模型,通过几行代码将其部署到智能手机上。
我们需要下载 Docker 才能安装它,在本节中,您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
Tensorflow认证考试内容五项中的第一项是基础/简单模型,第二项是学习数据集模型。小编猜想,这两者都是比较基础的知识,涉及到的知识应该主要包含:全连接神经网络搭建简单模型,数据集的加载,以及根据数据集搭建全连接神经网络模型进行训练(也有可能会涉及到卷积)。
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。
今天给大家介绍的是来自斯坦福大学的Jure Leskovec课题组发表在ICML2020上的文章” Graph Structure of Neural Networks”。在本文中,作者系统地研究了神经网络的图结构如何影响其预测性能,并提出了一种新的基于图的神经网络表示方法称为“关系图”。
PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算(类似numpy)和基于磁带的自动系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架,许多新的论文在发表过
神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务,很多人都对此表示惊叹。例如,著名的手写体数字识别教程很容易执行,但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下,仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。
在上一章中,我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入,并产生张量作为输出。事实上,神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作,神经网络中的所有参数(例如权重和偏置)都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具,对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识,随着您在本书中的学习过程中,您对张量的灵活性将会增长。
引言:近年来,GNN技术由于其在图数据学习方面的出色表现,在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中,大部分信息本质上具有图结构,而由于GNN对于表示学习具有一定的优势,所以GNN在推荐系统相关领域的应用迅速发展。本文尽可能用通俗的语言代替算法公式来进行讲述,希望可以让读者对推荐系统中的图神经网络有一个基本的了解。
翻译/校对: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。今天让我们来看到第六讲深度神经网络。 观看更多国外公开课,点击"阅读原文" 回顾之前内容: 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么谷歌教你学 AI -第二讲机器学习的7个步骤 谷歌教你学 AI -第三讲简单易懂的估算器 谷歌教你学 AI -第四讲部署预测模型 谷歌教你学 AI -第五讲模型可视化 本期视
本文介绍基于Python的tensorflow库,将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式,从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法。
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中,将学习如何设置Python虚拟环境,获取不在Core ML格式裡的数据模型,并将该模型转换为Core ML格式,最后将其集成到应用程式中。强烈建议
MNIST数据集是收集的手写字体,为单色图像,共有训练集60000项,测试数据集10000项。 建模方法我们使用最简单的神经网络模型,多层感知器(MLP)。
在WWDC 2017上,苹果首次公布了机器学习方面的动作。iOS系统早已支持Machine Learning 和 Computer Vision ,但这次苹果提供了更合理,容易上手的API,让那些对基础理论知识一窍不通的门外汉也能玩转高大上的前沿科技。 这篇文章介绍了通过苹果最新的API把YOLO模型集成到APP中的两种方法。此前,AI100(rgznai100)介绍过YOLO这个项目,它是一个用于摄像头的实时目标检测系统,详情请参阅:《YOLO一眼就能认出你:看一个神经网络如何全视野实时检测目标》
导语:在刚刚过去的WWDC上,苹果发布了Core ML这个机器学习框架。现在,开发者可以轻松的使用Core ML把机器学习功能集成到自己的应用里,让应用变得更加智能,给用户更牛逼的体验。 苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言。iOS 8 出了 Metal,提供了对设备 GPU 的底层访问。去年,苹果在 Accelerate 框架添加了 Basic Neural Network Subroutines (BNNS),使开发者可以构建用于推理(不是训练)的神经网络。
深度学习是机器学习父领域中的一个子领域,它是受大脑工作启发的一类算法的研究和应用。 给定足够的数据并通过它进行迭代,这些算法可以近似于描述数据的任何函数,并且正确地称为通用函数近似器。 那么 PyTorch 进入这个生态系统的位置是什么?
在 WWDC 2017 中,Apple 发表了许多令开发者们为之振奋的新框架(Framework) 及 API 。而在这之中,最引人注目的莫过于 Core ML 了。藉由 Core ML,你可以为你的 App 添增机器学习(Machine Learning)的能力。而最棒的是你不需要深入的了解关于神经网络(Neural Network)以及机器学习(Machine Learning)的相关知识。接下来我们将会使用 Apple 开发者网站上提供的 Core ML 模型来制作示例 App。话不多说,Let’s
选自arXiv 作者:Graham Neubig 机器之心编译 参与:李泽南、蒋思源 本文是一篇有关机器翻译的详细教程,适用于计算机科学本科背景的读者。据 Paper Weekly(ID:paperweekly)介绍,本论文来自 CMU LTI,内容包括了 Seq2Seq 方法的各个基础知识,包括 N-gram Language Model、Log Linear Language Model、NNLM、RNNLM、encoder-decoder、attention,是一本高质量教程,适合初学者学习。读者可以
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
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