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。
图片发自简书App MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST机器学习入门:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html iOS MNIST: https://academy.realm.io/posts/brett-koonce-cnns-swift-metal-swift-language-user-group-2017/ 如果你是机器学习领域的新手, 我们推荐你从这里开始,通
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:
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。
随着全球化进程的不断深化,法庭面临了越来越多来自不同语言和文化背景的当事人,这使得法庭口译工作显得尤为重要。传统的口译方法在效率和准确性方面存在挑战,因此需要一种更先进的、能够实时翻译的系统来满足法庭口译的需求。
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。
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。
深度学习在近年来取得了巨大的成功,为许多领域带来了革命性的突破。而在深度学习算法中,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)是一种十分重要且常用的模型。RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中表现出色,具有处理时序数据的能力。本文将介绍RNN的基本原理、应用领域以及一些常见的改进方法。
今天,我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中,在这里我们使用CoreML,这 是一种易于使用的Apple应用程序机器的学习框架。
你可能很难理解如何为LSTM模型的输入准备序列数据。你可能经常会对如何定义LSTM模型的输入层感到困惑。也可能对如何将数字的1D或2D矩阵序列数据转换为LSTM输入层所需的3D格式存在一些困惑。 在本教程中,你将了解如何定义LSTM模型的输入层,以及如何重新调整LSTM模型加载的输入数据。 完成本教程后,你将知道: 如何定义一个LSTM输入层。 如何对一个LSTM模型的一维序列数据进行重新调整,并定义输入层。 如何为一个LSTM模型重新调整多个并行序列数据,并定义输入层。 让我们开始吧。 教程概述 本教程分
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:
如果这些内置模型层不能够满足需求,我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
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。
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
文本生成是NLP的最新应用程序之一。深度学习技术已用于各种文本生成任务,例如写作诗歌,生成电影脚本甚至创作音乐。但是,在本文中,我们将看到一个非常简单的文本生成示例,其中给定输入的单词字符串,我们将预测下一个单词。我们将使用莎士比亚著名小说《麦克白》的原始文本,并根据给定的一系列输入单词来预测下一个单词。
提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一个向量。n-gram 是多个连续单词或字符的集合(n-gram 之间可重叠)。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
Keras的底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow,都需要提前定义好网络的结构,也就是常说的“计算图”。
Seq2Seq是指一般的序列到序列的转换任务,特点是输入序列和输出序列是不对齐的,比如机器翻译、自动文摘等等。
在本文中,我们将看到如何创建语言翻译模型,这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq体系结构通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
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]
Keras确实是一大神器,代码可以写得非常简洁,但是最近在写LSTM和DeepFM的时候,遇到了一个问题:样本的长度不一样。对不定长序列的一种预处理方法是,首先对数据进行padding补0,然后引入keras的Masking层,它能自动对0值进行过滤。
本文介绍了如何使用Core ML在iOS平台上进行模型前向推理,并使用UIImage进行加载和输入,支持多线程和GPU加速。同时,还针对SqueezeNet进行了实例演示。
本篇文章将是本系列文章的最后一篇。本专题将iOS中有关Machine Learning的相关内容做了整体梳理。下面是专题中的其他文章地址,希望如果你有需要,本专题可以帮助到你。
在本文中,我们将看到如何创建语言翻译模型,这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
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》
本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息。在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入。真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数
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。
LSTM模型的一个常见用途是对长时间序列数据进行学习预测,例如得到了某商品前一年的日销量数据,我们可以用LSTM模型来预测未来一段时间内该商品的销量。但对于不熟悉神经网络或者对没有了解过RNN模型的人来说,想要看懂LSTM模型的原理是非常困难的,但有些时候我们不得不快速上手搭建一个LSTM模型来完成预测任务。下面我将对一个真实的时间序列数据集进行LSTM模型的搭建,不加入很多复杂的功能,快速的完成数据预测功能。
长期短期记忆(LSTM)网络是一种能够在长序列上学习的递归神经网络。
在涉及有序数据序列的问题中,例如时间序列预测和自然语言处理,上下文对于预测输出非常有价值。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。 循环神经网络(RNN)架构是用于处理涉及序列的机器学习问题的解决方案。
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉,Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展,大大简化了 API。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
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:
深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。
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
笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制。
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)。
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
CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
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
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。
2020 年,移动设备上的机器学习将不再是什么热门的新事物。在移动应用中添加某种智能已经成为一种标准做法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云