损失函数,即用于学习的反馈信号;损失函数将这些预测值与目标进行比较,得到损失值,用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度
网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏;优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,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。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
二分类可能是机器学习最常解决的问题。我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类。
终于有点时间学一下之前碎碎念的TensorFlow,主要代码为主,内容来源于《简明的TensorFlow2》作者 李锡涵 李卓恒 朱金鹏,人民邮电出版社2020.9第1版。
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:
理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradient descent 梯度下降等等。
【磐创AI导读】:本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比,希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
如果你拿起这本书,你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题,跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
IMDB 数据集包含来自互联网电影数据库(IMDB)的 50 000 条严重两极分化的评论。
近年来,机器学习的进步使我们仅用几行代码就能生成惊为天人的艺术作品。如果可以将艺术作品的原型设计速度提高100倍,让用户真正地与创作媒介合为一体,效果会怎么样呢? 如果我们可以用机器学习的模式来扩展生物学习的模式,那么机器显然不是我们的艺术竞争对手,而是提高我们艺术创造力的途径。 本期,Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本,把原图像变成任意艺术家的风格,从而实现风格迁移。 【雷锋字幕组】招募进行时 我们是一个由海内外优秀开发者组成的志愿者团队,致力于经典机器学习
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
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
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/,链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”,请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
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。
从上图可以看出,训练神经网络是一个迭代的过程,输入X经过层的变化后,预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值,再通过优化器重新学习更新权重,经过N轮迭代后停止权重更新,也就确定了模型。
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
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。
机器之心整理 参与:思源 今年 1 月 12 日,Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注,他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。而昨日,François Chollet 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成!他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力,也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量。 这一次发布的是 Keras 官方中文文档,它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中,虽然目前已经
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
《统计学习方法》中指出,机器学习的三个要素是模型,策略和优算法,这当然也适用于深度学习,而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的,先建立深度模型,然后选用策略(目标函数),采用优化器,编译和训练模型。
选自Stanford 作者:李飞飞等 机器之心编译 参与:Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程,在学界广受推崇。今年 4 月,CS231n 再度开课,全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头,带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件(Deep Learning Software)。主
使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集,该数据集包含 50,000 条电影评论,其中 25,000 条用于训练,25,000 条用于测试。每条评论被标记为正面或负面情感,因此该数据集是一个二分类问题。
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html
关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
我们以最简单的网络定义来学习pytorch的基本使用方法,我们接下来要定义一个神经网络,包括一个输入层,一个隐藏层,一个输出层,这些层都是线性的,给隐藏层添加一个激活函数Relu,给输出层添加一个Sigmoid函数
3.1、线性回归 线性回归是显式解,深度学习中绝大多数遇到的都是隐式解。 3.1.1、PyTorch 从零实现线性回归 %matplotlib inline import random impo
关于激活函数、损失函数、优化器也是深度学习重要的构建,不同的激活函数、损失函数、优化器适用于不同的应用场景,目前只对损失函数的场景有一定了解,其他待探索。
Keras是一个极简和高度模块化的神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基于Theano或Tensorflow。Keras 为支持快速实验而生,如果你有如下需求,请选择Keras:
相信大家经过之前几篇文章的学习,已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识,那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
对于许多科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为,TF并不是非常的用户友好。
我们可以将这些单元神经元组合为层和堆栈,形成神经元网络。一个神经元层的输出变成另一层的输入。对于多个输入单元和输出单元,我们现在需要将权重表示为矩阵。
之前所有的神经网络都是基于Sequential模型实现的,而且网络都是层的线性叠加。但是在实际情况下,有些网络需要多个独立的输入,有些网络需要多个输出;而且有些层之间具有内部分支。
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布,至少可以说,它不是非常用户友好。
这一节不牵扯深度学习框架,仅使用Tensor和autograd库来训练线性回归模型。
Tensorflow是由Google开发的开源深度学习框架,可以实现各种机器学习和深度学习任务。它提供了丰富的工具和库,使得开发者可以方便地构建、训练和部署机器学习模型。本文将介绍Tensorflow的基本概念和使用方法,帮助读者入门。
广泛使用的文本分类数据集:46个不同的主题,即输出有46个类别。某些样本的主题更多,但是训练集中的每个主题至少有10个样本
文章目录 1. 张量 2. 自动求导、梯度下降 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. 张量 import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 2.3.1 random_float = tf.random.uniform(shape=()) # tf.Tensor(0.80420315, shape=(), dtype=float32) zero_vec = tf.zeros(shape=(2)) # tf.Tensor([0. 0.], shap
构建神经网络将路透社新闻分类,一共有46个类别。因为有多个类别,属于多分类问题,而每条数据只属于一个类别,所以是单标签多分类问题;如果每条数据可以被分到多个类别中,那问题则属于多标签多分类问题。 完整代码 欢迎Fork、Star
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。
1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的
一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价,这是一个有趣的问题,因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题,可能最适用于经典方法,如 XGBoost,因为数据集是结构化的而不是感知的。然而,这也是一个数据集,深度学习提供了一个非常有用的功能,就是编写一个新的损失函数,有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练,这些模型可以自动识别和分类图像,帮助我们解决各种实际问题。其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步,并展示模型在测试集上的准确率。此外,还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文,您将了解深度学习模型在图像识别中的应用原理和实践方法,为您在相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
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