该网络的主要思想即使用 VAE 生成单张舞蹈图片，并根据 LSTM 将这些舞蹈图片组合成一系列完整的动作，最后联合训练就能生成非常逼真的舞蹈动作。...因为 z 服从于高斯分布，因此确定方差与均值后 z 的分布就完全确定了，随后解码器从 z 分布中采样隐藏编码就能解码为与输出图像相近的输出。...将循环层的输出接入全连接层与混合密度网络层，最后输出一套舞蹈动作每一个时间步的图像应该是怎样的。...此外，根据试验结果，VAE 中的编码器参数数量约 172 万，解码器约为 174 万，但 LSTM+MDN 却有 1219 万参数。最后我们生成了一个 16 秒的舞蹈视频： ?...和 Keras 使用 LSTM 循环神经网络构建时序预测模型：https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras
Codes 以一份 VAE 代码为例 # -*- coding: utf8 -*- import keras from keras.models import Model from keras.layers...w) print(grad) # 有些是 None 的 grad = grad[grad is not None] # 去掉 None，不然报错 # 打印梯度的函数 # K.function 的输入和输出必要是...，所以keras无法求出偏导，修改后问题解决。...def my_complex_loss_graph(y_label, emb_uid, lstm_out,y_true_1,y_true_2,y_true_3,out_1,out_2,out_3): mse_out..._3, out_3) # emb_uid= K.reshape(emb_uid, [-1, 32]) cosine_sim = tf.reduce_sum(0.5*tf.square(emb_uid-lstm_out
在运行前需要对计算图编译，然后才能输出结果。...异常 ValueError: 如果无效的 kwargs 被传入。...example 下面这个例子是打印一个LSTM层的中间结果，值得注意的是这个LSTM的sequence是变长的，可以看到输出的结果sequence长度分别是64和128 import keras.backend...as K from keras.layers import LSTM, Input import numpy as np I = Input(shape=(None, 200)) lstm...K.clear_session() # (2, 64, 20) # (2, 128, 20) 其他的调试技巧 有频繁张量变换操作的，如dot, mat, reshape等等，记得加一行形状变化的注释
实现字符级的 LSTM 文本生成 首先下载语料，并将其转换为小写。...模型 model = keras.models.Sequential() model.add(layers.LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars)))) model.add...能够实现这种映射的模块，即以潜在点作为输入并输出一张图像（像素网格），叫作生成器（generator，对于 GAN 而言）或解码器（decoder，对于 VAE 而言）。...这个过程的随机性提高了其稳健性，并迫使潜在空间的任何位置都对应有意义的表示，即潜在空间采样的每个点都能解码为有效的输出 VAE模型表示 ?...class CustomVariationalLayer(keras.layers.Layer): """ 用于计算 VAE 损失的自定义层 """ def vae_loss
应用最大池化的输出是所选区域的最大值，而应用平均池的输出是区域中数字的平均值。 例如，假设特征图的形状为3 x 3，池化区域形状为2 x 2。...SAME padding表示输入将用零填充，以便在卷积后输出与输入的形状相同。...64×14×14×1，然后池化成64×7×7×1的形状的输出。...因此，在 VAE 中学习的重点转移到最大化输入数据的概率，而不是试图从输入重建输出。 现在让我们在以下部分中在 TensorFlow 和 Keras 中构建自编码器。...到目前为止，我们已经使用了在 Keras 中构建模型的顺序样式，现在在这个例子中，我们将看到在 Keras 中构建 VAE 模型的函数式风格。
自动生成舞蹈动作的深度网络，结合了变分自编码器VAE、LSTM 与混合密度网络MDN。...该网络的主要思想即使用VAE生成单张舞蹈图片，并使用 LSTM 将这些舞蹈图片组合成一系列完整的动作，最后联合训练就能生成非常逼真的舞蹈动作。训练完成后，生成的舞蹈效果如下： ?...是的，你可以定义一个多输出的网络（比如 3），然后每次输出 3 个预测值，然而这个网络的效果肯定是非常差的（你可以自己思考一下为什么）。...blog.otoro.net/2015/11/24/mixture-density-networks-with-tensorflow https://github.com/jsn5/dancenet 附上keras...实现的MDN： https://github.com/cpmpercussion/keras-mdn-layer
并且即使是一个小的扰动点也可能会致垃圾输出。 要点：传统的自编码器学习的潜在空间不是连续的。...只需展平它的输出并将两个向量附加到它上面。...这使得 VAE 了解该邻域中的所有点在解码时都应该产生类似的输出。这确保了潜在空间是连续的！ 要点：编码器中的随机化迫使潜在空间是连续的。...var_decoder = tf.keras.models.Model( inputs=[decoder_inputs], outputs=[decoder_outputs] ) 唯一的区别是现在编码器的输出或潜在空间是一维向量而不是...2、由于标准法线是圆形的并且围绕其平均值对称，因此潜在空间中存在间隙的风险较小，也就是说解码器产生无效的图像的概率会小。 通过以上方式，VAE克服了传统自编码器在图像生成方面的所有三个缺点。
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...keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # 这返回一个张量 inputs = Input(shape=(784,...from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense, merge from keras.models import Model # 主要的输入接收新闻本身...、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 如果该层有多个计算节点。...output()将会返回该层唯一的输出 a = Input(shape=(140, 256)) lstm = LSTM(32) encoded_a = lstm(a) assert lstm.output
这个模型是一个简单的序列模型，包含一个带有128个神经元的 LSTM 层，以及一个输出层。...3.1.2 参数说明input_shape: 输入数据的形状，这里是 (time_steps, features)。output_vocab_size: 输出词汇表的大小。...# 定义模型输入和输出的形状input_shape = (time_steps, features)output_vocab_size = num_classes在此部分，定义了输入形状 input_shape...模型包含一个带有128个神经元的 LSTM 层，以及一个输出层。3.3.2 参数说明input_shape: 输入数据的形状。output_vocab_size: 输出词汇表的大小。...在此部分，定义了口语识别和生成模型的输入形状 input_shape_spoken 和输出词汇表大小 output_vocab_size_spoken。
keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.layers import Inputfrom keras.layers.merge import...3D形状，即（样本，时间步长，特征）。...您可以看到输入形状为（1,1），因为我们的数据具有一个功能的时间步长。 ...假设我们要预测输入为30的输出。实际输出应为30 x 15 =450。 首先，我们需要按照LSTM的要求将测试数据转换为正确的形状，即3D形状。...以下脚本将我们的测试点转换为3维形状，然后预测输出： ....print(test_output) 我的输出为145.96，比实际输出值153少7点。
keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.layers import Inputfrom keras.layers.merge import...3D形状，即（样本，时间步长，特征）。...您可以看到输入形状为（1,1），因为我们的数据具有一个功能的时间步长。...假设我们要预测输入为30的输出。实际输出应为30 x 15 =450。首先，我们需要按照LSTM的要求将测试数据转换为正确的形状，即3D形状。...以下脚本将我们的测试点转换为3维形状，然后预测输出： print(test_output) 我的输出为145.96，比实际输出值153少7点。
import pad_sequences from keras.models import Model from keras.layers import LSTM, Input, TimeDistributed...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。...例如，“sol”将转换为形状为128的向量。输出维越高，从每个单词中提取的语义意义就越多，但所需的计算和处理时间也就越高。我们也需要在速度和性能之间找到平衡。...即使LSTM的每一个时间步都输出一个隐藏向量，我们会把注意力集中在最后一个，因此参数「return_sequences」 是'False'。...我们需要定义的参数是单元数，这个单元数是输出向量的形状，它需要与英语词汇的长度相同。为什么?这个向量的值都接近于零，除了其中一个单位接近于1。
(1, 5, 1)的三维数组，表示一个序列数据，y_train是一个形状为(1, 1)的二维数组，表示对应的输出。...LSTM包含了输入门、遗忘门和输出门等结构，能够选择性地控制信息的传递和遗忘，从而有效地处理长序列。...keras.layers import Dense, LSTM, Embeddingfrom keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.preprocessing.sequence...然后，我们添加一个LSTM层，并指定隐藏单元的数量。最后，我们添加一个输出层，使用sigmoid激活函数进行二分类。...(n_samples, time_steps, input_dim)的三维数组，表示一个序列数据，y_train是一个形状为(n_samples, input_dim)的二维数组，表示对应的输出。
Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...如果你使用 TF 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。 Keras 作者 François Chollet 1）你需要知道的第一个类是 “Layer”。...3）最好在一个单独的 “build” 方法中创建权重，使用你的 layer 看到的第一个输入的形状来调用该方法。...11）有很多内置层是可用的，从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层，再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。...另一个快速示例：以任何一种风格实现 VAE，可以是 subclassing，或者函数式 API。找到最适合你的方法吧！
Keras 作者 François Chollet 近日发表了一系列推文，如果你使用 TensorFlow 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。...Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...3）最好在一个单独的 “build” 方法中创建权重，使用你的 layer 看到的第一个输入的形状来调用该方法。这种模式让我们不用必须指定’ input_dim ‘: ?...11）有很多内置层是可用的，从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层，再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。...另一个快速示例：以任何一种风格实现 VAE，可以是 subclassing，或者函数式 API。找到最适合你的方法吧！ ? subclassing ?
该示例为用户开发自己的编解码LSTM模型提供了基础。 在本教程中，你将学会如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络，包括： 如何在Keras中为序列预测定义一个复杂的编解码模型。...如何定义一个可用于评估编解码LSTM模型的可伸缩序列预测问题。 如何在Keras中应用编解码LSTM模型来解决可伸缩的整数序列预测问题。...Keras深度学习Python库提供了一个机器翻译编解码的例子（lstm_seq2seq.py），作者在文章“十分钟简介：在Keras中进行序列学习”中进行了讲解。...运行示例，首先打印准备好的数据集的形状。...如何定义一个可用于评估编解码LSTM模型的可伸缩序列预测问题。 如何在Keras中应用编LSTM模型来解决可伸缩的整数序列预测问题。
) 评估函数(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。 Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。 Add：加法层。 Subtract：减法层。 Maximum：取最大值层。...LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道，遗忘门，更新门，输出门。可以较为有效地缓解梯度消失问题，从而能够适用长期依赖问题。...设置return_sequences = True时可以返回各个中间步骤输出，否则只返回最终输出。 GRU：门控循环网络层。LSTM的低配版，不具有携带轨道，参数数量少于LSTM，训练速度更快。...接受一个循环网络单元或一个循环单元列表，通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell：LSTM单元。
我们将基于 keras 模块构建自己的 LSTM 网络进行时序预测。...▲ 图3：实际销量数据 4.1 构建一般LSTM模型，当我们选择步长为1时，先给出结果如下 ▲ 图4 正常建立 LSTM 模型预测会出现如上预测值右偏现象，尽管 r2 或者 MSE 很好，但这建立的模型其实是无效模型...▲ 图5 5 改进模型输出 我们看下模型最终输出结果： ▲ 图6：LSTM结果 5.1 经典时序模型下的最优输出结果 ARIMA 模型的定阶原理与建模分析： https://zhuanlan.zhihu.com...keras.layers import LSTM from keras import optimizers import keras.backend as K import tensorflow as...()##差分 revisedata = S_sell_data.max() sell_datanormalization = S_sell_data / revisedata##数据规范化 ##数据形状转换
以下代码导入所需的库： import numpy as npfrom keras.models import Sequential, load_modelfrom keras.layers import...Dense, Embedding, LSTM, Dropoutfrom keras.utils import to_categoricalfrom random import randintimport...print(macbeth_text_words[500])print(word_2_index[macbeth_text_words[500]]) 这是输出： comparisons1456 修改数据形状...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。...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。
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 对于多输入模型、多输出模型和类图模型，只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的...前面层的输出没有与后面层的激活连接在一起，而是与后面层的激活相加（这里假设两个激活的形状相同）。...如果它们的形状不同，我们可以用一个线性变换将前面层的激活改变成目标形状 如果特征图的尺寸相同，在 Keras 中实现残差连接的方法如下，用的是恒等残差连接（identity residual connection...import Model # 将一个 LSTM 层实例化一次 lstm = layers.LSTM(32) left_input = Input(shape=(None, 128)) left_output...= lstm(left_input) right_input = Input(shape=(None, 128)) # 调用已有的层实例，那么就会重复使用它的权重 right_output = lstm
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