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资源 | DanceNet:帮你生成会跳舞的小姐姐

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

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GAN 并不是你所需要的全部:从AE到VAE的自编码器全面总结

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。

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Deep learning基于theano的keras学习笔记(2)-泛型模型(含各层的方法)

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

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人工智能—法庭智能口译(口译实时翻译系统)实战详解

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。

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Keras LSTM构建编码器-解码器模型

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。

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深度学习算法中的 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)

(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

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Keras作者:TF 2.0+Keras深度学习研究你需要了解的12件事

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!

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Keras之父发声:TF 2.0 + Keras 深度学习必知的12件事”

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 ?

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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?

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。

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模型层layers

) 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。

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深入LSTM神经网络的时间序列预测

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

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Deep learning with Python 学习笔记(8)

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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