深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）：原理、应用与未来展望
前两天介绍了一下Contrastive Loss，Triplet Loss以及Center Loss。今天正好是周六，时间充分一点我就来大概盘点一下语义分割的常见Loss，希望能为大家训练语义分割网络的时候提供一些关于Loss方面的知识。此文只为抛转引玉，一些Loss笔者暂时也没有进行试验，之后做了实验有了实验结果会继续更新。
Francois Chollet在他的“深度学习Python”一书中概述了与Keras开发神经网络的概述。 通过本书前面的一个简单的MNIST示例，Chollet将网络构建过程简化为与Keras直接相关的4个主要步骤。
在做图像场景分类的过程中，需要自定义损失函数，遇到很多坑。Keras自带的损失函数都在losses.py文件中。（以下默认为分类处理）
一、不保存模型只显示大概结构 model.summary() 这个函数会打印模型结构，但是仅仅是打印到控制台。
故事起源于我之前博客【NLP笔记：fastText模型考察】遇到的一个问题，即pytorch实现的fasttext模型收敛极慢的问题，后来我们在word2vec的demo实验中又一次遇到了这个问题，因此感觉再也不能忽视这个奇葩的问题了，于是我们单独测了一下tensorflow与pytorch的cross entropy实现，发现了如下现象：
Label smoothing其全称是 Label Smoothing Regularization(LSR)，即标签平滑正则化。
代码路径：https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_logistic_regression
注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
本文源自于SPACES：“抽取-生成”式长文本摘要（法研杯总结），原文其实是对一个比赛的总结，里面提到了很多Trick，其中有一个叫做稀疏Softmax（Sparse Softmax）的东西吸引了我的注意，查阅了很多资料以后，汇总在此
决定走上坡的路径将耗费我们的体力和时间。决定走下坡的路径将使我们受益。因此，下坡的成本是更小的。
在基于机器学习的文本分类中，我们介绍了几种常见的文本表示方法：One-hot、Bags of Words、N-gram、TF-IDF。这些方法存在两个共同的问题：一是转换得到的向量维度很高，需要较长的训练实践；二是没有考虑到单词与单词之间的关系，只是进行了统计。
【导读】在本文中，我们将为大家介绍如何对神经网络的超参数进行优化调整，以便在 Beale 函数上获得更高性能，Beale 函数是评价优化有效性的众多测试函数之一。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
Keras 最初是作为 Theano 的一个方便的附加组件而发展起来的，长久以来，Keras首早先开始支持Tensorflow，然后完全成为其中的一部分。然而，我们的文章不会致力于讲述这个框架的复杂命运，而是它的功能。
softmax运算符（softmax operator）解决了以上两个问题。它通过下式将输出值变换成值为正且和为1的概率分布：
【导读】：本文为大家介绍了Python机器学习算法的7个损失函数的详细指南，希望对大家有所帮助。
在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()。该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时，这是是非常有用的。那么针对这个函数，下面将做详细的介绍。
Keras作为深度学习工具，对于 初学者还是蛮友好的，在安装前，我们要知道Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。因此我们安装Keras前，就必须安装相关的依赖包。
自1986年[1]问世以来，在过去的30年里，通用自动编码器神经网络已经渗透到现代机器学习的大多数主要领域的研究中。在嵌入复杂数据方面，自动编码器已经被证明是非常有效的，它提供了简单的方法来将复杂的非线性依赖编码为平凡的向量表示。但是，尽管它们的有效性已经在许多方面得到了证明，但它们在重现稀疏数据方面常常存在不足，特别是当列像一个热编码那样相互关联时。
在机器学习和深度学习中，损失函数 Loss function 是用来估量训练过程中模型的预测值Prediction与真实值Target的偏差，损失函数越小，预测值和真实值越接近，模型的泛化性能越好，通过不断调整模型参数使得损失函数越来越小，从而指导模型的学习。
本文的目的是展示使用时间序列从数据处理到构建神经网络和验证结果的过程。作为一个例子，金融系列被选择为完全随机的，一般来说，如果传统的神经网络架构能够捕获必要的模式来预测金融工具的行为，那就很有趣了。
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对于二分类模型，我们总希望模型能够给正样本输出1，负样本输出0，但限于模型的拟合能力等问题，一般来说做不到这一点。而事实上在预测中，我们也是认为大于0.5的就是正样本了，小于0.5的就是负样本。这样就意味着，我们可以“有选择”地更新模型，比如，设定一个阈值为0.6，那么模型对某个正样本的输出大于0.6，我就不根据这个样本来更新模型了，模型对某个负样本的输出小于0.4，我也不根据这个样本来更新模型了，只有在0.4~0.6之间的，才让模型更新，这时候模型会更“集中精力”去关心那些“模凌两可”的样本，从而使得分类效果更好，这跟传统的SVM思想是一致的
基于CNN的文本分类问题已经有了一定的研究成果，CNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification。
在Keras环境下构建多层感知器模型，对数字图像进行精确识别。模型不消耗大量计算资源，使用了cpu版本的keras，以Tensorflow 作为backended，在ipython交互环境jupyter notebook中进行编写。 1.数据来源 在Yann LeCun的博客页面上下载开源的mnist数据库： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 此数据库包含四部分：训练数据集、训练数据集标签、测试数据集、测试数据集标签。由于训练模型为有监督类型的判别模型，因此标签必不可少。若
本人在大三期间做了一个关于“疫苗接种”主题的舆情分析，主要涉及的技术有：爬虫（微博和知乎评论）、数据清洗、文本特征提取、建立模型（SVM、BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention）、文本摘要等。
使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集，该数据集包含 50,000 条电影评论，其中 25,000 条用于训练，25,000 条用于测试。每条评论被标记为正面或负面情感，因此该数据集是一个二分类问题。
论文题目：Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf
神经网络中的每个神经元 对其所有的输入进行加权求和，并添加一个被称为偏置（bias） 的常数，然后通过一些非线性激活函数来反馈结果。
你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型：
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
在 Keras 中，我们可以通过在我们的网络架构中添加Dropout层来实现丢弃。 每个Dropout层将丢弃每批中的一定数量的上一层单元，它是由用户定义的超参数。 请记住，在 Keras 中，输入层被假定为第一层，而不是使用add添加。 因此，如果我们想要将丢弃添加到输入层，我们在其中添加的图层是一个丢弃层。 该层包含输入层单元的比例，即0.2和input_shape，用于定义观测数据的形状。 接下来，在每个隐藏层之后添加一个带有0.5的丢弃层。
最近在做一些分类问题，碰巧一个朋友在面试腾讯的时候，问到了一个问题：你了解到有哪些
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、分析和生成人类语言。近年来，深度学习技术的发展为NLP带来了革命性的变革，使得计算机在处理自然语言方面取得了惊人的进展。本文将深入探讨深度学习在自然语言处理中的十大应用领域，并通过代码示例加深理解。
用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失，这种损失会逐个检查每个像素，将对每个像素类别的预测结果（概率分布向量）与我们的独热编码标签向量(
在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。
机器学习中的路透社数据集是一个非常常用的数据集，它包含来自新闻专线的文本数据，主要用于文本分类任务。这个数据集是由路透社新闻机构提供的，包含了大量的新闻文章，共计22类分类标签。
损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。
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
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络，但是您必须遵循严格的模型生命周期。
传统的自动编码器是一种数据的压缩算法 其算法包括编码阶段和解码阶段，且拥有对称的结构。
损失函数也叫代价函数（cost function）/ 准测（criterion）/ 目标函数（objective function）/ 误差函数（error function）。
参考： 各模型完整代码 周莫烦的教学网站 这个网站上有很多机器学习相关的教学视频，推荐上去学习学习。 Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 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
一个 Tensor ，数据维度是一维的，长度是 batch_size，数据类型都和 logits 相同。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.14822.pdf
mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean()
根据应用场景中,分类目标的独立性与互斥性, 可以选择 sigmoid 或者 softmax 来实现.
文件中保存的仅仅是参数张量的数值，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。
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