如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。...这里是一个快速的例子： from keras.utils import multi_gpu_model # 将 `model` 复制到 8 个 GPU 上。...(shape=(140, 256)) shared_lstm = keras.layers.LSTM(64) # 在一个 GPU 上处理第一个序列 with tf.device_scope('/gpu...= shared_lstm(tweet_b) # 在 CPU 上连接结果 with tf.device_scope('/cpu:0'): merged_vector = keras.layers.concatenate
我最近阅读了一篇名为《使用自动编码器进行异常检测》的文章，在该文中对所生成的数据进行了实验，并且我认为将使用自动编码器进行异常检测这一想法应用于真实世界当中的欺诈检测中，似乎是一个不错的主意。 ?...此时，我们将构建一个自动编码器，它具有3层编码器和2层解码器，具体如下： ? 自动编码器将我们的数据编码到一个子空间，并且在对数据进行归一化时将其解码为相应的特征。...我们希望自动编码器能够学习到在归一化转换时的特征，并且在应用时这个输入和输出是类似的。而对于异常情况，由于它是欺诈数据，所以输入和输出将会明显不同。...接下来，让我们下载数据并训练自动编码器: df = pd.read_csv('creditcard.csv') x = df[df.columns[1:30]].to_numpy() y =
变分自动编码器(VAE)是一种有方向的图形生成模型，已经取得了很好的效果，是目前生成模型的最先进方法之一。...像任何其他自动编码器架构一样，它有一个编码器和一个解码器。编码器部分试图学习qφ(z | x),相当于学习数据的隐藏表示x或者x编码到隐藏的(概率编码器)表示。...第二项是Kullback-Leibler编码器之间的分布q_φ(z | x)和p (z)。这个散度度量了在使用q表示z上的先验时损失了多少信息，并鼓励其值为高斯分布。...一种训练时变分自编码器实现为前馈神经网络，其中P(X|z)为高斯分布。红色表示不可微的采样操作。蓝色表示损失计算 ? 测试时变分的“自动编码器”，它允许我们生成新的样本。“编码器”路径被简单地丢弃。...CVAE的一个keras实现：https://github.com/nnormandin/ConditionalVAE/blob/master/ConditionalVAE.ipynb
原文题目：Discriminative Embedding Autoencoder with a Regressor Feedback for Zero-Shot Learning 摘要：零目标学习(ZSL...)的目的是利用类别的语义表示来识别新的对象类别，其核心思想是探索新类在语义上如何与熟悉的类相关联的知识。...本文提出了一种具有回归反馈模型的ZSL鉴别嵌入自动编码器。编码器学习从图像特征空间到鉴别嵌入空间的映射，从而调节学习到的特征之间的类间距离和类内距离，从而使学习到的特征对目标识别具有区分性。...该模型在SUN、CUB、AWA 1、AWA 2四个基准数据集上得到了广泛的验证，实验结果表明，该模型的性能优于现有的模型，特别是在广义零起点学习(GZSL)方面，取得了显著的改进。
虽然我们使用 2D 进行说明，但实际上潜在空间通常会更大，但仍比输入图像小得多。 自编码器的工作是创建一个低维表示让它重建原始输入。...下面看一下测试集中的一些图像，以及自编码器重建它们的效果如何。 测试集的原始图像（上）与它们的重建图像（下）。...看起来不错，但是一些细节模糊（这是自编码器的缺陷，也是GAN的优势），但整体重建精度似乎相当不错。另一种可视化自编码器所学内容的方法是将一些测试图像仅传递给编码器。...也就是说：如果均值不为零且方差不为 1，则会产生损失。...后者可能看更模糊，这是意料之中的，毕竟我们调整了损失函数：不仅关注重建精度，还关注产生有意义的潜在空间。
seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句, 编码器把它变成一个固定大小的陈述。...想知道更多可以访问：https://medium.com/datalogue/attention-in-keras-1892773a4f22 在指针网络中, 注意力更简单:它不考虑输入元素，而是在概率上指向它们...请注意, 这是Keras所报告的 “分类精度”, 意思是在正确位置上元素的百分比。...处理这一问题的方法是在最大可能的序列长度上固定维度, 并用零填充未使用的位置。 但它有可能搞乱代价函数，因此我们更好地掩盖那些零, 确保他们在计算损失时被省略。...关于实现 我们使用了一个Keras执行的指针网络。GitHub上还有一些其他的, 大部分用Tensorflow。
数据降维是一件困难的事情，而难点通常集中在主成分分析上。...然而，在那一段时间里，我专注于如何使用自动编码作为预测器，而现在我想把它们看作是一种降维技术。 这篇文章的目的是解释一下自动编码器是如何工作的。它是从将原始数据压缩成一个忽略噪声的短代码开始的。...我想知道自动编码器是否能够通过只使用「编码过程」来捕获与 PCA 相同的信息，因为这部分是关于数据压缩的。那么，让我们来演示如何得到一个降维的自动编码器。...进入主题 ---- 首先，你应该导入一些库： from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense from keras...记住，这里的想法是使用自动编码器来减少利率数据的维数。所以，数据集是：1995 年至 2018 年美国的零息曲线。
作者|Dataman 编译|Arno 来源|Analytics Vidhya 这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。...这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是，我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。...这是自动编码器的编码过程。中间部分是一个完全连接的自动编码器，其隐藏层仅由10个神经元组成。然后就是解码过程。三个立方体将会展平，最后变成2D平面图像。图(D)的编码器和解码器是对称的。...实际上，编码器和解码器不要求对称。 图(D) 卷积自编码器如何工作？ 上面的数据析取似乎很神奇。数据析取究竟是如何进行的？这包括以下三层：卷积层，线性整流层和池化层。...一种超参数是填充，有两种选择：(i)用零填充原始图像以符合该特征，或(ii)删除原始图像中不符的部分并保留有效部分。 1.2步长 卷积层的另一个参数：步长。步长是输入矩阵上移动的像素个数。
和 Keras 中的用于时间序列数据的 RNN 八、TensorFlow 和 Keras 中的用于文本数据的 RNN 九、TensorFlow 和 Keras 中的 CNN 十、TensorFlow 和...Keras 中的自编码器 十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型 十二、迁移学习和预训练模型 十三、深度强化学习 十四、生成对抗网络 十五、TensorFlow 集群的分布式模型 十六...前言 一、机器学习基础 二、深度学习基础 三、了解深度学习架构 四、迁移学习基础 五、释放迁移学习的力量 六、图像识别与分类 七、文本文件分类 八、音频事件识别与分类 九、DeepDream 十、自动图像字幕生成器...零、前言 一、深度学习的基础 二、使用深度学习解决回归问题 三、使用 TensorBoard 监控网络训练 四、使用深度学习解决二分类问题 五、使用 Keras 解决多分类问题 六、超参数优化 七、...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
https://github.com/Tony607/Keras_Deep_Clustering 前训练自动编码器 自动编码器是一个数据压缩算法。它由编码器和解码器两个主要部分构成。...实际上，自动编码器是一个无监督学习算法。在训练过程中，它只需要图像本身，而不需要标签。 ? 自动编码器 自动编码器是一个全连接对称模型。...卷积自动编码器的实验结果可以在我的GitHub上找到。 结论和进一步阅读 自动编码器在降维和参数初始化方面发挥了重要作用，然后针对目标分布对定制的聚类层进行训练以进一步提高精度。...进一步阅读 在Keras建立自动编码器 - 官方Keras博客 用于聚类分析的无监督深嵌入 - 激励我写这篇文章。...完整的源代码在我的GitHub上，一直读到笔记本的最后，因为您会发现另一种可以同时减少聚类和自动编码器丢失的另一种方法，这种方法被证明对于提高卷积聚类模型的聚类准确性非常有用。
作者|Dataman 编译|Arno 来源|Analytics Vidhya 这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。...这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是，我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。...这是自动编码器的编码过程。中间部分是一个完全连接的自动编码器，其隐藏层仅由10个神经元组成。然后就是解码过程。三个立方体将会展平，最后变成2D平面图像。图(D)的编码器和解码器是对称的。...实际上，编码器和解码器不要求对称。 ? 图(D) 卷积自编码器如何工作？ 上面的数据析取似乎很神奇。数据析取究竟是如何进行的？这包括以下三层：卷积层，线性整流层和池化层。 ?...一种超参数是填充，有两种选择：(i)用零填充原始图像以符合该特征，或(ii)删除原始图像中不符的部分并保留有效部分。 1.2步长 卷积层的另一个参数：步长。步长是输入矩阵上移动的像素个数。
重复以上步骤直到满足收敛条件为止，通常是当两次迭代之间的误差小于某个预设精度时停止。最终得到的结果就是方程在给定精度下所对应的根。...该函数使用牛顿法进行迭代计算，并通过比较当前猜测值与实际平方根之间的差异来判断是否达到了指定精度。 请注意，在调用 find_square_root 函数时需要传入待求平方根的数字以及所需精度。...预训练常用的方法包括自编码器、对抗生成网络等。以自编码器为例，其基本思想是通过将输入数据压缩成低维度编码，然后再将编码解压成输入数据的方式，来学习到数据的特征表示。...在预训练过程中，自编码器的目标是最小化输入数据和解压缩后的重构数据之间的差异，同时保持编码维度足够小，以避免过拟合。...训练（fine-tuning）则是指在特定任务上对预训练模型进行微调，使其适应该任务。训练通常需要少量的标注数据，并且通常使用反向传播算法进行优化，以最小化模型在该任务上的损失函数。
这个预训练模型是基于Python和Keras上的Mask R-CNN技术的实现。它为给定图像中的每个对象实例生成边界框和分割掩码(如上图所示)。 这个GitHub库提供了大量的资源，可以帮助你入门。...开发人员在袋鼠检测、自动驾驶汽车、红细胞检测等各种目标图像上测试了该框架，并发布了浣熊检测的预训练模型。...在交叉验证数据集上，VGG16网络训练的准确率为66.11%。更复杂的模型，如InceptionV3，由于偏差/方差问题，精度较低。 人脸识别和重建 人脸识别在深度学习领域非常流行。...这种技术的作用是找到目标的轮廓，从而限制了精度要求(这就是它与精度要求宽松得多的图像级分类的区别)。 Deeplabv3是谷歌最新的语义图像分割模型。...图像编码器是一个卷积神经网络(CNN)。 这是一个在MS COCO数据集上的VGG 16预训练模型，其中解码器是一个长短时记忆(LSTM)网络，用于预测给定图像的标题。
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。 假定您对循环神经网络（尤其是LSTM）有很好的了解。本文中的代码是使用Keras库用Python编写的。 ...输出： 236188 进一步重要的是要提到，在解码器的情况下，应用后填充，这意味着在句子的末尾添加了零。在编码器中，开始时填充零。...这种方法背后的原因是，编码器输出基于句子末尾出现的单词，因此原始单词保留在句子末尾，并且在开头填充零。另一方面，在解码器的情况下，处理从句子的开头开始，因此对解码器的输入和输出执行后填充。...input_1是编码器的输入占位符，它被嵌入并通过lstm_1层，该层基本上是编码器LSTM。该lstm_1层有三个输出：输出，隐藏层和单元状态。但是，只有单元状态和隐藏状态才传递给解码器。...经过20个时间段后，我得到了90.99％的训练精度和79.11％的验证精度，这表明该模型是过度拟合的。 修改预测模型 在训练时，我们知道序列中所有输出字的实际输入解码器。
变分自动编码器 变分自动编码器，是一种生成模型，特别适用于通过概念向量进行图像编辑的任务。...经典图像自动编码器通过编码器模块拍摄图像，将其映射到潜在的矢量空间，然后通过解码器模块将其解码回与原始图像具有相同尺寸的输出。...然后通过使用与输入图像相同的图像作为目标数据来训练，这意味着自动编码器学习重建原始输入。通过对代码（编码器的输出）施加各种约束，可以使自动编码器学习或多或少有趣的数据潜在表示。...最常见的是，将限制代码为低维和稀疏（大多数为零），在这种情况下，编码器可以将输入数据压缩为更少的信息位。 ? 在实践中，这种经典的自动编码器不会导致特别有用或结构良好的潜在空间,也不太擅长数据压缩。...由于这些原因，他们已经基本上不再流行。然而，VAE用统计方法增强了自动编码器，迫使他们学习连续的，高度结构化的潜在空间。它们已成为图像生成的强大工具。
重复以上步骤直到满足收敛条件为止，通常是当两次迭代之间的误差小于某个预设精度时停止。最终得到的结果就是方程在给定精度下所对应的根。...该函数使用牛顿法进行迭代计算，并通过比较当前猜测值与实际平方根之间的差异来判断是否达到了指定精度。请注意，在调用 find_square_root 函数时需要传入待求平方根的数字以及所需精度。...预训练常用的方法包括自编码器、对抗生成网络等。以自编码器为例，其基本思想是通过将输入数据压缩成低维度编码，然后再将编码解压成输入数据的方式，来学习到数据的特征表示。...在预训练过程中，自编码器的目标是最小化输入数据和解压缩后的重构数据之间的差异，同时保持编码维度足够小，以避免过拟合。...训练（fine-tuning）则是指在特定任务上对预训练模型进行微调，使其适应该任务。训练通常需要少量的标注数据，并且通常使用反向传播算法进行优化，以最小化模型在该任务上的损失函数。
深度学习技术能够自动学习用户和物品的特征，处理大规模数据，捕捉复杂的非线性关系，使推荐系统在个性化推荐、推荐精度和推荐多样性等方面得到了全面的提升。...自编码器和自动编码器 自编码器（Autoencoder）是一种无监督的神经网络，用于学习数据的低维表示。在推荐系统中，自编码器被广泛应用于特征提取和降维。...自编码器和自动编码器 自编码器通过编码器和解码器对数据进行低维表示和重构。在推荐系统中，自编码器可以用于用户和物品的特征提取和降维。其基本结构如下： 编码器：将输入数据编码为低维表示。...'user_id'], train['item_id']], train['rating'], batch_size=64, epochs=5, verbose=1) ——》模型评估 评估模型在测试集上的性能...通过结合神经协同过滤、深度矩阵分解、自编码器等技术，推荐系统在推荐精度、推荐多样性和推荐效率等方面取得了显著的进步。
这一适应过程显着增强了模型的性能和精度，充分释放了 NLP 模型的潜力。 ❝在处理大型预训练 NLP 模型时，建议首先部署基本模型，并仅在其性能无法满足当前特定问题时才考虑进行微调。...❞ 本教程重点介绍使用易于访问的开源数据微调通用句子编码器 (USE) 模型。 可以通过监督学习和强化学习等各种策略来微调 ML 模型。...ESCO 数据集可供开发人员自由使用，作为各种应用程序的基础，这些应用程序提供自动完成、建议系统、职位搜索算法和职位匹配算法等服务。...在模型训练过程中，我们评估模型在此基准集上的性能。每次训练运行的持久分数是数据集中预测相似性分数和实际相似性分数之间的皮尔逊相关性。...总结 微调预训练的 NLP 模型以进行领域适应是一种强大的技术，可以提高其在特定上下文中的性能和精度。通过利用高质量的、特定领域的数据集和暹罗神经网络，我们可以增强模型捕获语义相似性的能力。
我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。 假定您对循环神经网络（尤其是LSTM）有很好的了解。本文中的代码是使用Keras库用Python编写的。...库和配置设置 首先导入所需的库： import os, sys from keras.models import Modelfrom keras.layers import Input, LSTM,...对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。 脚本显示了填充的输入句子的形状。还输出了索引为172的句子的填充整数序列。...input_1是编码器的输入占位符，它被嵌入并通过lstm_1层，该层基本上是编码器LSTM。该lstm_1层有三个输出：输出，隐藏层和单元状态。但是，只有单元状态和隐藏状态才传递给解码器。...经过20个时间段后，我得到了90.99％的训练精度和79.11％的验证精度，这表明该模型是过度拟合的。 修改预测模型 在训练时，我们知道序列中所有输出字的实际输入解码器。
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