，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层，它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。..., height, width)，Keras 框架同时支持这两种格式 视频数据为 5D 张量，每一帧都可以保存在一个形状为 (height, width, color_depth) 的 3D 张量中,...model.add(layers.Dense(32)) 它可以自动推导出输入形状等于上一层的输出形状 具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数(每个输出对应一个损失函数)。...因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值 一个 Keras 工作流程 定义训练数据: 输入张量和目标张量 定义层组成的网络(或模型),将输入映射到目标 配置学习过程...目标检测 给定一张图像，在图中特定目标的周围画一个边界框 图像分割 给定一张图像，在特定物体上画一个像素级的掩模 无监督学习 在没有目标的情况下寻找输入数据的有趣变换，其目的在于数据可视化、数据压缩
它收到三个参数： 优化器（opyimizer）,可以是优化器的字符串标识符，也可以是Optimizer类的实例 损失函数（loss function），模型要将其最小化，可以通过字符串标识符指定，可以通过目标函数指定...指标（metricts）列表， 对于任何分类问题，需要将其设置为metrics = [‘accuracy’]。...可以是：Numpy目标（标签）数据数组（如果模型具有单个输出）或Numpy数组列表（如果模型具有多个输出）或 输入图层的名称 或None. batch_size Integer 或 None，代表每个梯度更新的样本数...，默认值为32. epochs Integer，模型的训练的 时期数，每个epoch是对x，y的整个迭代。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
二分类问题 二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。在这篇文章中，你将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。 ...中间层使用 relu 作为激活函数，最后一层使用 sigmoid 激活以输出一个 0~1 范围内的概率值（表示样本的目标值等于 1 的可能性，即评论为正面的可能性）。...由于你面对的是一个二分类问题，网络输出是一个概率值（网络最后一层使用 sigmoid 激活函数，仅包含一个单元），那么最好使用 binary_crossentropy （二元交叉熵）损失。...与此同时，你还要监控在留出的 10 000 个样本上的损失和精度。你可以通过将验证数据传入 validation_data 参数来完成。...使用训练好的网络在新数据上生成预测结果 训练好网络之后，你希望将其用于实践。你可以用 predict 方法来得到评论为正面的可能性大小。
要将标记化的单词转换为数字，可以使用模块中的Tokenizer类keras.preprocessing.text。您需要调用该fit_on_texts方法并将其传递给单词列表。...由于输出将是单个单词，因此输出的形状将是二维的（样本数，语料库中唯一词的数量）。 以下脚本修改了输入序列和相应输出的形状。...将input_seq_length被设置为100，这意味着我们的输入序列将包括100个字。...以下脚本还将输出转换为二维格式。 以下脚本打印输入和相应输出的形状。...维形状，然后将其传递给predict()训练模型的方法。
数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论,训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论。...Python enumerate() 函数 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。...构建数据 将我们得到的数据构建成可以被神经网络处理的数据，也就是张量数据．需要通过一些方法： 填充列表,使其具有相同的长度,再将列表转换成形状为 (samples, word_indices)的整数张量...16 个隐藏单元对应的权重矩阵 W 的形状为(input_dimension, 16) ,与 W 做点积相当于将输入数据投影到 16 维表示空间中(然后再加上偏置向量 b 并应用 relu 运算)。...由于面对的是一个二分类问题,网络输出是一个概率值(网络最后一层使用 sigmoid 激活函数,仅包含一个单元),那么最好使用 binary_crossentropy (二元交叉熵)损失。
您可以在两个不同级别指定关键字参数：将传递给两个模型的通用参数，或将传递给其中一个模型的带前缀的参数。...tgt_lang（str，可选）- 用作翻译目标语言的语言。...在类似的推理时间下，SEW 在不同模型大小下将词错误率降低了 25-50%。 此模型由anton-l贡献。 使用提示 SEW-D 是一个接受与语音信号的原始波形对应的浮点数组的语音模型。...ctc_zero_infinity (bool, 可选, 默认为False) — 是否将torch.nn.CTCLoss的无限损失和相关梯度置零。当输入太短无法与目标对齐时，主要会发生无限损失。...它使用卷积下采样器将语音输入的长度减少 3/4，然后将其馈送到编码器中。该模型使用标准的自回归交叉熵损失进行训练，并自回归生成转录/翻译。
神经网络中一个神经元的运算 ? 连接—它负责连接同层或两层之间的神经元，一个连接总是带有一个权重值。训练的目标是更新这一权重值以降低损失（误差）。 ?...最后一个隐藏层把值传递给输出层。隐藏层中所有的神经元彼此连接，下一层的每个神经元也是同样情况，从而我们得到一个全连接的隐藏层。 输出层—它是神经网络的最后一层，接收来自最后一个隐藏层的输入。...通过它我们可以得到合理范围内的理想数值。该神经网络的输出层有 3 个神经元，分别输出 y1、y2、y3。 输入形状—它是我们传递到输入层的输入矩阵的形状。...归一化—数据归一化是将一个或多个属性缩放至 0 到 1 的范围的过程。当不知道数据分布或分布不是高斯分布（钟形曲线）（）的时候，归一化是很有用的，可加速学习过程。...「mse」—平均方差 「binary_crossentropy」—二分类对数损失（logloss） 「categorical_crossentropy」—多分类对数损失（logloss） 模型优化器—优化器是一种搜索技术
因此，输出层具有单个节点，并使用默认或线性激活函数（无激活函数）。拟合模型时，均方误差（mse）损失最小。...流行的图像分类任务是MNIST手写数字分类。它涉及成千上万个手写数字，必须将其分类为0到9之间的数字。 tf.keras API提供了便捷功能，可以直接下载和加载此数据集。...因为这是回归型问题，所以我们将在输出层中使用线性激活函数（无激活函数）并优化均方误差损失函数。我们还将使用平均绝对误差（MAE）指标评估模型。...这是用于检查模型中输出形状和参数（权重）数量的诊断。...运行结束时，将返回历史对象，并将其用作创建折线图的基础。 可以通过“ 损失 ”变量访问训练数据集的交叉熵损失，并通过历史对象的历史记录属性上的“ val_loss ”访问验证数据集的损失。 ?
神经网络中单个神经元的运作 连接 – 它将一个神经元连接到另一层或同一层的另一个神经元。连接伴随着与之相关联的权值。训练的目标是更新此权值以减少损失（即错误）。...在我们的网络中，第一隐层有4个神经元（节点），第2层有5个神经元，第3层有6个神经元，第4层有4个，第5层有3个神经元。最后一个隐藏层将值传递给输出层。...在这个网络中，输出层有3个神经元，输出y1，y2，y3。 Input Shape – 它是我们传递给输入层的输入矩阵形状。我们网络的输入层有4个神经元，它期望1个样本的4个值。...当我们将输入值提供给神经网络的第一层时，它没有进行任何操作。第二层从第一层获取值并进行乘法，加法和激活操作，然后将得到的值传递给下一层。在后面的层中执行相同的操作，最后我们在最后一层得到一个输出值。...代价函数是整个训练集的损失函数的平均值。 mse：均方误差。 binary_crossentropy：用于二进制对数损失（logloss）。
因此，输出层具有单个节点，并使用默认或线性激活函数（无激活函数）。拟合模型时，均方误差（mse）损失最小。...流行的图像分类任务是MNIST手写数字分类。它涉及成千上万个手写数字，必须将其分类为0到9之间的数字。 tf.keras API提供了便捷功能，可以直接下载和加载此数据集。...因为这是回归型问题，所以我们将在输出层中使用线性激活函数（无激活函数）并优化均方误差损失函数。我们还将使用平均绝对误差（MAE）指标评估模型。...这是用于检查模型中输出形状和参数（权重）数量的诊断。...运行结束时，将返回历史对象，并将其用作创建折线图的基础。 可以通过“ 损失 ”变量访问训练数据集的交叉熵损失，并通过历史对象的历史记录属性上的“ val_loss ”访问验证数据集的损失。
作为首创，SeamlessStreaming 实现了多源和目标语言的同时语音到语音/文本翻译。为了了解这些模型的性能，我们结合了新颖和修改过的现有自动度量标准的版本，以评估韵律、延迟和稳健性。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以了解所有与一般用法和行为相关的事项。...Wav2Vec2Phoneme 可以同时在多种语言上进行微调，并在单次前向传递中将未见过的语言解码为一系列音素。 默认情况下，该模型输出一系列音素。...只有当将一系列音素传递给标记器时，do_phonemize应设置为False。...kwargs（额外的关键字参数，可选）- 将传递给底层模型特定的解码方法。
这样的视频剪辑将存储在形状为 (40, 240, 1280, 720, 3) 的张量中。 ? 5 维张量的数据表示图如下： ?...，将输入数据映射为预测值。...然后损失函数将这些预测值输出，并与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。...模型 深度学习模型是层构成的有向无环图。最常见的例子就是层的线性堆叠，将单一输入映射为单一输出（single input to single output）。...softmax，损失函数是 categorical_crossentropy 多标签问题：最后一层激活函数是 sigmoid，损失函数是 binary_crossentropy 回归问题：最后一层无激活函数是
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。
将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。...ctc_zero_infinity (bool, 可选, 默认为False) — 是否将torch.nn.CTCLoss的无限损失和相关梯度置零。当输入太短无法与目标对齐时，主要会出现无限损失。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。
False 或 'do_not_pad'（默认）：无填充（即，可以输出长度不同的序列批次）。...唯一的变化是嵌入大小和隐藏大小的分离：嵌入大小通常较小，而隐藏大小较大。使用额外的投影层（线性）将嵌入从其嵌入大小投影到隐藏大小。在嵌入大小与隐藏大小相同时，不使用投影层。...将 "gelu" 传递给输出以获得 gelu 激活，任何其他值将导致无激活。...loss (可选的, 当提供labels时返回, 形状为(1,)的torch.FloatTensor) — ELECTRA 目标的总损失。...loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的tf.Tensor） — ELECTRA 目标的总损失。
将每个文档作为单个[5] 1D文本数组放入BERT中，这样就得到了一个[5,768]形状的嵌入。 为了方便演示，我们只采用BERT输出的前8个维度作为节点特征，这样可以更容易地跟踪数据形状。...所以这里创建一个以这个公式为标题的空白块，并将其传递给Adj矩阵和节点特征，我将在块中实现上面说的公式。...将结果[25,8]重塑回[5,5,8]，结果可以在Graphbook中验证最终2维中的每个节点特征集是相同的。 下一步就是广播邻接矩阵到相同的形状。...对于第0个节点，它包括节点0到3的特征。对于第三个节点，它包括第三和第四个节点。 下一步就是重塑为[25,8]，使每个相邻特征都是它自己的行，并将其传递给具有所需隐藏大小的参数化线性层。...将[5,hidden_size, 5]形状乘以[5,5,8]形状得到[5,hidden_size, 8]形状。然后我们对hidden_size维度求和，最终输出[5,8]，匹配我们的输入形状。
False 或 'do_not_pad' (默认): 无填充（即，可以输出具有不同长度序列的批次）。...将image的通道顺序从 RGB 翻转为 BGR，或反之。请注意，如果image是 PIL 图像，则这将触发将其转换为 NumPy 数组。...loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）— 总损失，作为掩码语言建模损失和下一个序列预测（分类）损失的总和。...将其用作常规的 Flax 亚麻模块，并参考 Flax 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。...将其用作常规的 Flax 亚麻模块，并参考 Flax 文档以了解所有与一般用法和行为相关的事项。
Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型 常用Model属性 model.layers：组成模型图的各个层 model.inputs：模型的输入张量列表 model.outputs...我们给额外的损失赋0.2的权重。我们可以通过关键字参数loss_weights或loss来为不同的输出设置不同的损失函数或权值。这两个参数均可为Python的列表或字典。...即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状： layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape...（即该层的输出），同时你也在为这个层增加一个“（计算）节点”。...这个节点将输入张量映射为输出张量。
但由于这些属性在统计上并不独立，因此可以通过学习同时预测类型和日期来构建更好的模型。这样的联合模型将具有两个输出。 ? 另外，许多最近开发的神经架构需要非线性网络拓扑：构造为有向非循环图的网络。...在Keras中，可以在编译中使用列表或损失字典来为不同的输出指定不同的优化函数;所产生的损失值总计为全局损失，在训练期间最小化。...与多输入模型的情况一样，可以通过数组列表或通过数组字典将Numpy数据传递给模型进行训练。...残差连接包括使较早层的输出可用作后续层的输入，从而有效地在顺序网络中创建快捷方式。不是将其连接到后来的激活值上，而是将较早的输出与后面的激活值相加，后者假定两个激活值的大小形状相同。...如果它们的大小不同，则可以使用线性变换将较早的激活值重新整形为目标形状（例如，没有激活函数的全连接层，或者对于卷积特征映射，没有激活函数的1×1卷积）。
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
云直播
