TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸 + 输入通道数×1×1×输出通道数。深度可分离卷积的参数数量一般远小于普通卷积，效果一般也更好。 DepthwiseConv2D：二维深度卷积层。...并非卷积的逆操作，但在卷积核相同的情况下，当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下，卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。 LocallyConnected2D: 二维局部连接层。...一般从卷积层过渡到全连接层时使用，是Flatten的替代方案。 GlobalAvgPool2D: 全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。 循环网络相关层 Embedding：嵌入层。...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。
GRU 中每个网络块的输出 h_t 的维度即单元数，将这个值设置为 100。由于用了双向 GRU，因此每个 RNN 块的最终输出都是 200 维的。...双向 GRU 的输出是有维度的（批尺寸、时间步和单元）。这意味着如果用的是经典的 256 的批尺寸，维度将会是 (256, 35, 200)。...用 GloVe 预训练词嵌入的循环神经网络 在最后一个模型中，嵌入矩阵被随机初始化了。那么如果用预训练过的词嵌入对其进行初始化又当如何呢？举个例子：假设在语料库中有「pizza」这个词。...通过改变卷积核的大小和连接它们的输出，你可以检测多个尺寸（2 个、3 个或 5 个相邻单词）的模式。 模式可以是像是「我讨厌」、「非常好」这样的表达式（词级的 ngram？）...也许调整超参数（滤波器的数量和大小）会带来一些提升？ 7. RNN + CNN RNN 很强大。但有人发现可以通过在循环层上叠加卷积层使网络变得更强大。
嵌入矢量维数建议取类别数量的 4 次方根。 crossed_column 交叉列，可以由除categorical_column_with_hash_bucket的任意分类列构成。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸 + 输入通道数×1×1×输出通道数。深度可分离卷积的参数数量一般远小于普通卷积，效果一般也更好。 DepthwiseConv2D：二维深度卷积层。...输出通道数 = 输入通道数 × depth_multiplier。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸× depth_multiplier。...并非卷积的逆操作，但在卷积核相同的情况下，当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下，卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。 LocallyConnected2D: 二维局部连接层。...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。
可以通过摄取整个序列而不仅仅是最后一个数据点来确定这些问题的上下文。因此，先前的输出成为当前输入的一部分，并且当重复时，最后的输出结果是所有先前输入的结果以及最后一个输入。...输入的权重向量 w(hh)是来自前一时间步的h的值的权重向量 w(yh)是连接隐藏层和输出层的层的权重向量 用于h[t]的函数通常是非线性函数，例如 tanh 或 ReLU 在 RNN 中，在每个时间步使用相同的参数...LSTM 网络 当 RNN 在很长的数据序列上进行训练时，梯度往往变得非常大或非常小，它们会消失到几乎为零。...中的简单 RNN 通过添加具有内部神经元数量和输入张量形状的SimpleRNN层，可以在 Keras 中轻松构建 RNN 模型，不包括样本维数。...在我们的例子中，输入层的 4 个神经元的这个区域被称为 CNN 理论中的感受域。 卷积层具有每个内核的单独权重和偏差参数。权重参数的数量等于内核中元素的数量，并且只有一个偏差参数。
index对应关系 print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) 单热编码的变体是单热哈希编码—当词汇表中的唯一token数量太大而无法明确处理时...当实例化一个Embedding网络层时，权重(内部字典的token向量)和其他网络层类似，随机初始化。在训练过程中，这些词向量通过反向传播逐渐改动，将空间结构化为下游模型可以利用的东西。...state_t = output_t#下一刻的状态为上一刻状态的输出 可以具体化函数f：将输入和状态转换为输出—参数化为两个矩阵W和U以及偏置向量。...Keras中实现双向RNN需要使用Bidirectional网络层，接受一个循环网络层作为参数。...这些内置于Keras循环网络层中，因此所要做的就是使用循环网络层的dropout和recurrent_dropout参数。 堆叠的RNN提供比单个RNN层更多的特征表示能力。
模型输入是2D张量，形状为 [批次大小, 时间步] ，嵌入层的输出是一个3D张量，形状为 [批次大小, 时间步, 嵌入大小] 。...当模型犯错时，可解释性非常有帮助：例如，如果一张狗在雪中行走的图，被打上了“狼在雪中行走”的标签，你就可以回去查看当模型输出“狼”时，模型聚焦于什么。...例如，当解码器要输出“Queen”的翻译时，解码器会对输入句子中的“Queen”这个词注意更多。 位置嵌入是紧密矢量（类似词嵌入），表示词在句子中的位置。...它的形状是 [nkeys, dkeys]，nkeys是键和值的数量。 V矩阵每行是一个值。它的形状是 [nkeys, dvalues]，dvalues是每个值的数。...相似的，在解码器的遮挡注意力层中，这个公式会应用到批次中每个目标句上，但要用遮挡，防止每个词和后面的词比较（因为在推断时，解码器只能访问已经输出的词，所以训练时要遮挡后面的输出token）。
文章目录 前言 1、前置条件 2、前馈神经网络FFN 3、循环神经网络RNN 4、卷积神经网络CNN 5、复杂例子 前言 为什么我们需要了解计算深度学习模型中的参数数量？...计算复杂性和资源需求：模型参数越多，通常需要的计算资源（如处理器时间和内存）也越多，了解参数数量有助于估计训练和推理过程中的资源需求。...内存需求：对于有限的硬件资源，如移动设备和嵌入式系统，了解参数数量有助于设计合适的模型结构。 调优和优化：了解模型的参数数量有助于调优超参数，比如学习率和正则化项。...前馈神经网络里相对简单，我们接下来分析循环神经网络的参数计算方式，这里假设： g：一个单元中的FFN数量（一般来说，RNN结构中FFN数量为1，而GRU结构中FFN数量为3个，LSTM结构中FFN数量为...4个） h：隐藏单元的大小 i：输入大小 在RNN中对于每个FFN，最开始输入状态和隐藏状态是concat在一起作为输入的，因此每个FFN具有 (h+i) x h + h 个参数。
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RNN的语言中，每个序列具有50个时间步，每个具有1个特征。 我们可以将标签保留为整数，但是当标签是独热编码时，神经网络能够最有效地训练。...这里需要同时对特征和标签进行混洗，这样相同的摘要就不会都在一组中结束。 建立一个RNN Keras是一个很棒的库：它让我们用几行可理解的Python代码构建最先进的模型。...由于我们使用的是Keras，因此我们不必去想在底层发生了什么，只需要正确设置网络。 ? LSTM网络布局 在不更新嵌入的情况下，在网络中训练的参数少了很多。...为了产生输出，我们使用从专利摘要中选择的随机序列为网络的‘种子“，使其预测下一个单词，将预测添加到序列中，并继续对我们想要的单词进行预测。部分结果如下： ? 为输出的一个重要参数是多样性的预测。
参考链接： Keras中的深度学习-数据预处理 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。 ...RNN是循环神经网络基类，LSTM是长短期记忆网络层。具体在后面的文章中会讲解。 嵌入层 嵌入层Embedding将正整数（索引值）转换为固定尺寸的稠密向量。...例如[[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]]，该层只能用做模型中的第一层。 合并层 合并层的作用是将多个网络层的输出合并在一起形成一个输出。...高级激活层 高级激活层中有一些更复杂的激活操作，如LeakyReLU为带泄露的ReLU，当神经元未激活时，他仍允许赋予一个很小的梯度、PReLU为参数化的ReLU，其中带有可学习的数组等等。 ...中定义张量形状变化。
另一方面，我们训练自己在解码器RNN中的嵌入，其词汇量设置为语料库中唯一葡萄牙语单词的数量。由于模型的架构复杂，我们实现了自定义训练循环来训练我们的模型。...我们使用RNN，这意味着每个条件概率都被建模为 ? 其中g是非线性函数，s_t是RNN的隐藏状态。 对于解码器RNN，我们定义了一个嵌入层，其词汇量设置为唯一的葡萄牙语令牌的数量。...然后将这些隐藏状态和单元状态与葡萄牙语输入一起传递到解码器中。我们定义了损失函数，该函数是在解码器输出和先前拆分的葡萄牙语输出之间计算的，以及相对于编码器和解码器可训练变量的梯度计算。...之后，我们使用最新的隐藏状态和单元格状态创建了一个循环，以进行下一步预测并从解码器中更新了隐藏状态和单元格状态。当发出“ ”令牌或句子达到定义的最大长度时，循环终止。...结论 NMT模型的架构在使用时极具挑战性，并且需要大量定制，例如在其训练过程中。当在非常大的语料库中使用预先训练的嵌入来嵌入英语序列时，我们使用了转移学习的原理。
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。 ?...上图是Keras API的分层结构。可以看出，它可以无缝地运行在不同的框架之上。 在神经网络中，特定层中的每个节点都采用前一层输出的加权和，对它们应用数学函数，然后将结果传递给下一层。...上面的例子说明了这一点; 翻译句子的第一部分，输出时也要查看相对应的部分，而不是整个句子的翻译。 下图显示了当我们增加了输入句子的长度时，RNN与Attention模型的性能变化。...另外，我们词汇中的单词有大写和小写; 当进行这种向量化时，所有的单词都会变成小写表示。 在此之后，由于Keras的工作方式，我们需要填充句子。什么意思？...请注意，输出的向量的大小是词汇量的数量（即模型已知的词数的长度），其中除了”是”和“不是”的索引外，所有位置都应为归零。 从数据中学习：训练模型 现在我们构建好了模型，开始训练模型！
基础知识：了解本文之前最好拥有关于循环神经网络（RNN）和编解码器的知识。 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）。...编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络（RNN）来计算隐藏状态，这里我们将使用长短期记忆（LSTM）层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。...建立模型首先需要对数据进行预处理，得到西班牙语和英语句子的最大长度。 1-预处理 先决条件：了解Keras中的类“tokenizer”和“pad_sequences”。...然后我们将其连接到嵌入层，这里要考虑的参数是“input_dim”（西班牙语词汇表的长度）和“output_dim”（嵌入向量的形状）。此层将把西班牙语单词转换为输出维度形状的向量。...当返回序列为'False'时，输出是最后一个隐藏状态。 2.2-解码器 编码器层的输出将是最后一个时间步的隐藏状态。然后我们需要把这个向量输入解码器。
在Keras深度学习库中应用这种结构可能会很困难，因为为了保持Keras库的整洁、简单和易于使用而牺牲了一些灵活性。 在本教程中，您将了解如何在Keras中实现用于文本摘要的编码器-解码器网络结构。...引用：我们最基本的模型只是简单地使用输入语句的字符串嵌入到H尺寸，而忽略原始顺序的属性或相邻字词之间的关系。 [...]为了解决一些建模问题，我们还考虑在输入语句中使用深度卷积编码器。...解码器读取最后生成的词的表示和嵌入，并使用这些输入生成输出摘要中的每个词。 ? 在Keras中的文本摘要生成模型 有一个问题： Keras不允许递归循环，模型的输出自动作为输入，输入到模型中。...通过递归地调用具有之前生成单词的模型（或者更具体地，在训练期间预期的前一个词）来建立摘要。 上下文向量可以集中或添加在一起，为解码器提供更广泛的上下文来解释和输出下一个单词。 ?...） 概要： 在本教程中，您了解了如何在Keras深度学习库中实现文本摘要的编码器-解码器结构。
通过调整groups参数不为1，可以变成分组卷积。分组卷积中不同分组使用相同的卷积核，显著减少参数数量。...当groups参数等于通道数时，相当于tensorflow中的二维深度卷积层tf.keras.layers.DepthwiseConv2D。...并非卷积的逆操作，但在卷积核相同的情况下，当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下，卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。在语义分割中可用于上采样。...循环网络相关层 nn.Embedding：嵌入层。一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。...需要注意的时，默认的输入和输出形状是(seq,batch,feature), 如果需要将batch维度放在第0维，则要设置batch_first参数设置为True。
对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN，而且计算代价通常要小很多，并且，对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN，而且速度更快 二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换...这种一维卷积层可以识别序列中的局部模式。...该操作也是用于降低一维输入的长度 Keras中的一维卷积神经网络是 Conv1D 层，它接收的输入形状是(samples, time, features)的三维张量，并返回类似形状的三维张量。...层，将三维输出转换为二维输出，让你可以向模型中添加一个或多个 Dense 层，用于分类或回归。...对于某些问题，特别是自然语言处理任务，它可以替代 RNN，并且速度更快 通常情况下，一维卷积神经网络的架构与计算机视觉领域的二维卷积神经网络很相似，它将 Conv1D 层和 MaxPooling1D 层堆叠在一起
假设有一条传送带，其运行方向平行于你所处理的序列。序列中的信息可以在任意位置跳上传送带，然后被传送到更晚的时间步，并在需要时原封不动地跳回来。...-------------- #将一个Embedding 层实例化 from keras.layers import Embedding #Embedding 层至少需要两个参数：标记的个数（这里是1000...，即最大单词索引+1）和嵌入的维度（这里是64） embedding_layer = Embedding(1000, 64) #加载IMDB 数据，准备用于Embedding 层 from keras.datasets...Embedding 层激活的形状为(samples, maxlen, 8) model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen)) #将三维的嵌入张量展平成形状为...#SimpleRNN 可以在两种不同的模式下运行：一种是返回每个时间步连续输出的完整序列，即形状为(batch_size, timesteps, output_features)的三维张量； #另一种是只返回每个输入序列的最终输出
Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，以快速简单的 CNN 和 RNN 原型而闻名。...Keras 开发人员现在可以使用高性能 MXNet 深度学习引擎进行 CNN 和递归神经网络 RNN 的分布式训练。...其次，在终端窗口中运行 nvidia-smi 以确定 DLAMI 上可用的 GPU 数量。 在下一步中，如果您有四个 GPU，您将按原样运行脚本，否则运行以下命令打开脚本进行编辑。...RNN 支持 Keras-MXNet 目前提供 RNN 实验性的支持。 在使用带有 MXNet 后端的 RNN 时存在一些限制。更多相关信息，请查阅 Keras-MXNet 文档。...在嵌入层中传递输入长度，并按如下所示设置 unroll = True。 首先，在 DLAMI 的终端会话中，从 Keras-MXNet repo 文件夹下载示例脚本。
PiotrMigdał等人开发了一个Python源代码包，可以为Keras，PyTorch和其他框架提供实时训练损失的曲线。...当使用的是Keras深度学习框架时，实时损失曲线图可以简单地通过以下回调函数调用： from livelossplot import PlotLossesKeras model.fit(X_train,...该项目建在Keras深度学习框架之上，拥有以下选择功能： 一种现代神经网络架构，利用新技术作为注意力加权和跳跃嵌入来加速培训并* 提高模型质量； 能够在字符级或字级上训练并生成文本； 能够配置RNN大小...，RNN层数量以及是否使用双向RNN； 能够训练任何通用输入文本文件，包括比较大的文件； 能够在GPU上训练模型，然后可以用CPU生成文本； 能够在GPU上训练时利用强大的CuDNN实现RNN，与典型的...该项目提供了各种流行的嵌入模型的链接，这些嵌入模型已经以.magnitude格式准备好以供使用，还包括将任何其他文字嵌入文件转换为相同格式的说明。
) 加入了 Jatana.ai a并被要求利用深度学习的模型在文本分类方面做一些工作。 在这篇文章中，我将分享我在不同的神经网络架构上做实验时的一些经验和学习心得。...当一个特殊的模式被检测时，每个卷积的结果都将触发。通过改变核的大小并连接它们的输出，可以检测多个大小（2、3或5个相邻的单词）的模式。...使用来自外部嵌入的知识可以提高RNN的精度，因为它整合了这个单词的相关新信息（词汇和语义），而这些信息是基于大规模数据语料库训练和提炼出来的。我们使用的预训练嵌入是GloVe。...RNN是一系列的神经网络节点，它们像链条一样彼此连接。每个节点都将信息传递给下一节点。如果你想深入了解其内部机制，我强烈推荐Colah的博客。 ?...要在文本数据上使用Keras，我们首先要对其进行预处理，为此，我们可以使用Keras的Tokenizer类。此对象将num_words作为基于字频率进行标记化后保留的最大字数的参数。
在每个时间步t，每个神经元都接收输入矢量x(t) 和前一个时间步 y(t-1) 的输出矢量，如图 15-2 所示。 注意，输入和输出都是矢量（当只有一个神经元时，输出是一个标量）。 ?...笔记：当处理时间序列时（和其它类型的时间序列），输入特征通常用3D数组来表示，其形状是 [批次大小, 时间步数, 维度]，对于单变量时间序列，其维度是1，多变量时间序列的维度是其维度数。...相反，对于简单RNN中每个循环神经元，每个输入每个隐藏状态只有一个参数（在简单RNN中，就是每层循环神经元的数量），加上一个偏置项。在这个简单RNN中，只有三个参数。...单元还必须有一个state_size属性和一个output_size属性。在简单RNN中，这两个属性等于神经元的数量。...比如《寻找尼莫》中的多莉想翻译一个长句：当她读完这句话时，就把开头忘了。为了解决这个问题，涌现出了各种带有长期记忆的单元。首先了解一下最流行的一种：长短时记忆神经单元 LSTM。
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