一般情况下，利用Keras建立模型，会使用线性模型（Sequential），但是在一些特殊情况下，我们或许会有多个input，这样的话，我们就不会使用线性模型，而使用Keras的Model。...from keras.models import Sequential # 线性模型，我们这次不使用这种 from keras.models import Model # Model可以用来处理多输入和多输出...假设我们需要训练这样一个简单的模型： y = x1 + x2 其中输入为x1和x2，输出为y。...最后在定义模型输入的时候，使用数组作为模型的多个输入。...以上就是Keras多输入模型的例子了，同样Keras也支持多输出，一样举一反三。
正如这种时序数据问题，使用之前所学的模型(除了text-CNN)可能很难做到准确的推断，因此我们引入今天所讲的循环神经网络(recurrent neural network)，其主要的用处就是处理和预测序列数据...这就是一个时刻RNN前向传播的具体过程。 因此，通过上述思想，RNN就能有效的处理时序数据，对每个输入保留一些重要的信息，理论上最后就能得到整个输入的所有重要信息，进而综合考虑所有输入去预测输出。...四、Keras对RNN的支持 在Keras同样对RNN模型进行了封装，并且调用起来十分方便，我们将会在下一节搭建RNN模型来呈现使用Keras搭建是多么方便。...可能读者会认为虽然Keras搭建模型很方便，但是这会导致新手对于模型的输入输出欠缺理解。...同样的，Keras也考虑到了这一点，因此Keras中有model.summary()的内置函数，通过这个函数就可以知道我们搭建的模型的输入输出和参数等信息，便于我们理解模型和debug。
移动端尺寸问题 我们知道，前端页面的基本单位有px，rem，em， px是PC页面常用的基本单位，相对的rem是移动端常用的基本单位； 而em适用于PC和移动端，他的计算方式是以父节点的宽度来定义自身...今天要讲的是移动端里的rem 我猜大家遇到过这样一个问题： 我用测量工具量取的宽度是1rem ，可写到项目里，明显比原网页要窄很多。...这就是今天要讲的尺寸问题 像素(图像最小的不可被分割单元) 分辨率：720*1280表示横向可容纳750个像素，纵向可容纳1280个像素 ppi(pixcel per inch)每英寸包含的像素量...ios中单位pt换算成像素后 iphone 5/6/7 1:2 iphone 5 6 7 plus 1:3 iphone x 1:3 常见的固定尺寸有哪些？
事实证明，它们对于自然语言处理问题非常有效，在自然语言处理问题中，将文本序列作为模型的输入。RNN在时间序列预测和语音识别方面也取得了一定程度的成功。...RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络，简称LSTM。LSTM可用于模型中，以接受输入数据序列并进行预测，例如分配类别标签或预测数值，例如序列中的下一个值或多个值。...我们将使用汽车销售数据集来证明LSTM RNN用于单变量时间序列预测。 这个问题涉及预测每月的汽车销售数量。 数据集将使用Pandas自动下载，但您可以在此处了解更多信息。...例如0.4表示每次更新模型都会删除40％的输入。 您也可以在MLP，CNN和RNN模型中添加Dropout层，尽管您也可能想探索与CNN和RNN模型一起使用的Dropout的特殊版本。...您可以在网络中使用批量归一化，方法是在希望具有标准化输入的层之前添加一个批量归一化层。您可以对MLP，CNN和RNN模型使用批标准化。
本文小白将和大家一起学习如何在不使用计算量很大的滑动窗口的情况下对任意尺寸的图像进行图像分类。通过修改，将ResNet-18CNN框架需要224×224尺寸的图像输入改为任意尺寸的图像输入。...卷积神经网络不需要固定大小的输入 如果用过CNN对图像进行分类，我们需要对输入图像进行裁剪或调整大小使其满足CNN网络所需的输入大小。虽然这种做法非常普遍，但是使用此方法存在一些局限。 1....计算量大：为了解决该问题，我们可以重叠裁剪图像，并在每个窗口上执行图像分类。这样计算量很大，而且完全没有必要。...（注意：FC层在PyTorch中称为“线性”层）FC层的问题在于它们需要输入固定尺寸的数据。如果我们更改输入图像的大小，就无法进行计算。...但是，由于存在FC层，因此网络只能接受固定大小的输入。因此，我们需要将FC层替换为不需要固定大小输入的一种网络层。这就是不限于其输入尺寸的卷积层！ 接下来我们要做的就是使用等效的卷积层去替代FC层。
参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数 Conv2D：普通二维卷积，常用于图像。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×卷积核个数 Conv3D：普通三维卷积，常用于视频。...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。...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。...容易存在梯度消失，不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。 ConvLSTM2D：卷积长短记忆循环网络层。结构上类似LSTM，但对输入的转换操作和对状态的转换操作都是卷积运算。...RNN：RNN基本层。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。
而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍....今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络： 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的： [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器...在上一个回归问题中，我们是直接加 Dense 层，因为只在最后一个输出层把它变成一个全连接层。...今天这个问题是每个时间点都有一个 output，那需要 dense 对每一个 output 都进行一次全连接的计算。 ? ---- 3....RNN分类 ? RNN 是一个序列化的神经网，我们处理图片数据的时候，也要以序列化的方式去考虑。 图片是由一行一行的像素组成，我们就一行一行地去序列化地读取数据。
与其他需要固定输入的神经网络不同，RNN 可以适应不同长度的序列。它们遍历输入序列，维护隐藏状态，这些状态携带来自先前时间步的信息。这使得 RNN 能够处理不同大小的输入并捕获整个系列的依赖关系。...这确保了梯度保持在合理的范围内，稳定了训练过程并允许 RNN 有效地学习。 什么是消失和爆炸梯度问题？ 梯度消失问题是指 RNN 中的梯度在向后传播时减小或消失的问题。...相反，当梯度在反向传播过程中不受控制地增长时，就会出现梯度爆炸问题。这两个问题都阻碍了 RNN 捕获长期依赖关系的能力，并使得有效训练网络变得具有挑战性。 如何在 RNN 中解决这些问题？...RNN 组件通过利用 CNN 提取的视觉特征来生成描述性标题。 RNN最大的问题是什么？ 传统RNN的主要挑战是“梯度消失”问题。...RNN 使用的三种权重是什么？ RNN 使用的权重类型： 输入权重 （Wi）：这些权重决定了当前输入在每个时间步的重要性或影响。它们控制输入如何影响 RNN 的当前状态或隐藏表示。
目前在为移动设备设计界面时，最头疼的问题莫过于尺寸的问题。我们无法使用固定的尺寸来进行设计，因为不同设备的大小千变万化。但是如果我们了解了设备的物理特性后，这将有助于我们进行更好的设计。 ?...一代iPad的屏幕尺寸是9.7寸，分辨率为1024*768、132dpi。Kindle Kyeboard 3G的物理尺寸只有6寸，同样是768*1024的分辨率，像素却是212dpi。...可惜的是，当今的社会是电子化的社会，物理的尺寸和电子像素不完全一致，做为设计师，我们需要来填补这两个不同之间的鸿沟。...如果得分接近于5，那么是一个中等的设备，物理上的尺寸接近于1张A4纸的大小（21*29.7cm）。...PPI的计算公式，如果一个屏幕宽1280px，高720px，对角线尺寸为4.3inches，那么PPI的计算方式为： ?
1.5 0.75 0.64 xhdpi 720 × 1280 2.25 1.125 1.042 xxhdpi 1080 × 1920 3.375 1.6875 1.5 主流Android手机分辨率和尺寸...设备 分辨率 尺寸 设备 分辨率 尺寸 三星Galaxy S3 4.8英寸 720 × 1280 三星Galaxy S4 5英寸 1080 × 1920 三星Galaxy S5 5.1英寸 1080
不知道大家是否注意到，用于图像分类的主干网络中，基于 CNN 结构的网络，通常不需要我们指定输入图像的尺寸，同时，同一个主干网络就能够处理各种尺寸的图像输入。...“罪魁祸首”——位置编码✦ 说起 Transformer 结构，大家最先想到的关键结构大概率是注意力模块，但这里，问题并不出在注意力模块中，因为注意力模块天然地支持动态尺寸输入。...这样一来，我们原本位置编码图的尺寸就和图像特征图的尺寸对不上了，无法进行后续的计算。 找到了问题所在，解决的方法也就顺理成章了。...，输出特征图的尺寸也不同 特殊的 Swin-Transformer✦ Position embedding 的问题遍布于经典 ViT 结构的主干网络中，但并不存在于 Swin-Transformer 中...解决了以上两个问题，就可以使绝大部分 Transformer 结构的视觉主干网络支持动态的输入图像尺寸。
今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络： 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的： [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器]...在上一个回归问题中，我们是直接加 Dense 层，因为只在最后一个输出层把它变成一个全连接层。...今天这个问题是每个时间点都有一个 output，那需要 dense 对每一个 output 都进行一次全连接的计算。...keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation...RNN分类 ? RNN分类 RNN 是一个序列化的神经网，我们处理图片数据的时候，也要以序列化的方式去考虑。 图片是由一行一行的像素组成，我们就一行一行地去序列化地读取数据。
在权重用tf.keras.initializers.lecun_normal初始化前提下能够对神经网络进行自归一化。不可能出现梯度爆炸或者梯度消失问题。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数 Conv2D：普通二维卷积，常用于图像。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×卷积核个数 Conv3D：普通三维卷积，常用于视频。...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。...RNN：RNN基本层。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。
RNN情感分析： 当分析一个人说话情感是积极的还是消极的，就用如下图所示的RNN结构，它有N个输入，1个输出，最后时间点的Y值代表最终的输出结果。...RNN机器翻译： 输入和输出分别两个，对应的是中文和英文，如下图所示。 机器翻译类似于语言建模，我们首先输入源语（例如德语），需要输出是目标语（例如英语）。...关键区别是，在机器翻译中，翻译的第一个字可能会需要所有已输入句子的信息，所以只有看到全部输入之后才能输出。 最后再补充一些有趣的RNN应用。...编写RNN 接着我们讲解如何在Keras代码中编写RNN。...如何验证RNN比普通的神经网络效果更好？ 这些实验都是我们在做论文研究或项目评价常见的一些问题，希望读者带着这些问题，结合自己的需求进行深入的思考，更希望大家能学以致用。
LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LSTM，就很有必要先介绍一下RNN。下面我将简略介绍一下RNN原理。 所有循环神经网络都具有神经网络的重复模块链的形式。...RNN单元的输出。...Competition data\BCI Competition II\labels_data_set_iv.txt',encoding="utf-8") 第二步：预处理数据 """ 将训练数据调整为LSTM的正确输入尺寸...x_train'].reshape((316,500,28)) x_train /= 200 x_train = x_train.astype('float32') """ 将测试数据调整为LSTM的正确输入尺寸...['x_test'].reshape((100,500,28)) x_test /= 200 x_test = x_test.astype('float32') """ 将标签数据调整为LSTM的正确输入尺寸
LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LSTM，就很有必要先介绍一下RNN。下面我将简略介绍一下RNN原理。 所有循环神经网络都具有神经网络的重复模块链的形式。...在标准的RNN中，该重复模块将具有非常简单的结构，比如单个tanh层。标准的RNN网络如下图所示： ? ...Competition data\BCI Competition II\labels_data_set_iv.txt',encoding="utf-8") 第二步：预处理数据 """ 将训练数据调整为LSTM的正确输入尺寸...x_train'].reshape((316,500,28)) x_train /= 200 x_train = x_train.astype('float32') """ 将测试数据调整为LSTM的正确输入尺寸...'x_test'].reshape((100,500,28)) x_test /= 200 x_test = x_test.astype('float32') """ 将标签数据调整为LSTM的正确输入尺寸
作者：皮钱超，厦门大学，Datawhale成员 深度学习框架Keras入门项目 本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题：回归、二分类、多分类....3.75520e+02, 3.26000e+00]]) In [5]: train_y[:3] # 标签值 Out[5]: array([15.2, 42.3, 50. ]) 数据标准化 神经网络中一般输入的都是较小数值的数据...，最后一层使用sigmoid作为激活函数 In [29]: model = models.Sequential() # 输入层 model.add(tf.keras.layers.Dense(16,...常用目标损失函数的选择： binary_crossentropy：针对二分类问题的交叉熵 categorical_crossentropy：针对多分类问题的交叉熵 两种不同的指定方法： # 方法1 model.compile..., optimizer='rmsprop') 常用的性能评估函数： binary_accuracy: 针对二分类问题，计算在所有预测值上的平均正确率 categorical_accuracy：针对多分类问题
这一节总体上是一个对我们这一门课的一次proj的总结，这一次proj是一次深度学习（deep learning）模型的完整模型搭建，也是一个对于深度学习初学者来说极为具有挑战性的一次proj，因为会遇到各种各样意想不到的问题...但考虑到个人时间问题，我也不太可能再自己造一个数据集然后去完成一个类似的任务，因此也希望大家可以谅解。但是我们会在每一个部分都加上大量的解释，用于阐述整个过程可能会出现的各种问题。...Constructing Deep Learning Model Train the Model Test the Model Background This is a project related to using RNN...Please note that we will not describe RNN models used in this project due to the time limit....Summary This article is a brief introduction of using RNN to solve POS tagging problem, a classical problem
---- 本文关键词：Text-CNN、Word2Vec、Keras、RNN、NLP、fast.ai ---- 2017知乎看山杯 从入门到第二 利用一个暑假的时间，做了研究生生涯中的第一个正式比赛，最终排名第二...我们之前没有参加过机器学习和文本相关的比赛，只是学过一些理论基础知识，没有付诸过实践，看过的几篇论文也多亏前辈的分享（一个是用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践...Keras-RNN 结合DL with python的书一起看 ?...image 循环神经网络(RNN)介绍2：keras代码分析 目标：使用keras搭建RNN网路，使用推文数据训练模型 思路：准备工作 -> 数据序列化 -> 得到词嵌入矩阵 -> 训练网络...image 用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目，恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题
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