activation: 激活函数，若不指定，则不使用激活函数 (即线性激活: a(x) = x)。
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。
机器学习是一个使用统计学和计算机科学原理来创建统计模型的研究领域，用于执行诸如预测和推理之类的主要任务。这些模型是给定系统的输入和输出之间的数学关系集。学习过程是估计模型参数的过程，以便模型可以执行指定的任务。学习过程会尝试使机器具有学习能力，而无需进行显式编程。这是ANN的作用。
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
本文约1700字，建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接：http://tecdat.cn/?p=25133 2017 年年中，R 推出了 Keras 包
我们以最简单的网络定义来学习pytorch的基本使用方法，我们接下来要定义一个神经网络，包括一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，这些层都是线性的，给隐藏层添加一个激活函数Relu，给输出层添加一个Sigmoid函数
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能
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。
人工神经网络表示一类机器学习的模型，最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成，这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息（专业术语是激发（fire））。最初的研究开始于20世纪50年代后期，当时引入了感知机（Perceptron）模型。感知机是一个可以实现简单操作的两层网络，并在20世纪60年代后期引入反向传播算法（backpropagation algorithm）后得到进一步扩展，用于高效的多层网络的训练。有些研究认为这些技术起源可以追溯到比通常引述的更早的时候。直到20世纪80年代，人们才对神经网络进行了大量的学术研究，那时其他更简单的方法正变得更加有用。然后，由于G.Hinton提出的快速学习算法，以及2011年前后引入GPU后使大量数值计算成为可能，开始再度出现了神经网络研究的热潮。
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
提到回归算法，我想很多人都会想起线性回归，因为它通俗易懂且非常简单。但是，线性回归由于其基本功能和有限的移动自由度，通常不适用于现实世界的数据。
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。
本文结构： 什么是神经网络 什么是神经元 神经网络的计算和训练 代码实现 ---- 1. 什么是神经网络 神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络 例如全连接(full connected, FC)神经网络，它的规则包括： 有三种层：输入层，输出层，隐藏层。 同一层的神经元之间没有连接。 full connected的含义：第 N 层的每个神经元和第 N-1 层的所有神经元相连，第 N-1 层神经元的输出就是第 N 层神经元的输入。 每个连接都有一个权值。 不同的神经网络，具有不同的连接规则 --
在计算每一层的激活值时，我们要用到激活函数，之后才能确定这些激活值究竟是多少。根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值。但在将该值发送给下一层之前，我们要使用一个激活函数对这个输出进行缩放。本文将介绍不同的激活函数。
BP（Back Propagation）算法是一种常用的神经网络训练算法，主要用于识别分类和预测。常用于图像识别、语音识别、文本分类等场景。它的原理是通过对误差进行反向传播来更新网络的参数，使得模型的误差最小。BP算法最早于1986年由Rumelhart等人提出。BP算法适用于处理非线性问题，并且不需要对数据进行预处理。
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：keras系列第六篇，本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络，最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出，设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题，让记住长期信息成为神经网络的默认行为，而不是需要很大力气才能学会。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。点击公众号下方文
本文结构： 什么是神经网络 什么是神经元 神经网络的计算和训练 代码实现 1. 什么是神经网络 神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络 例如全连接(full connected, FC)神经网络，它的规则包括： 有三种层：输入层，输出层，隐藏层。 同一层的神经元之间没有连接。 full connected的含义：第 N 层的每个神经元和第 N-1 层的所有神经元相连，第 N-1 层神经元的输出就是第 N 层神经元的输入。 每个连接都有一个权值。 不同的神经网络，具有不同的连接规则 2. 什么
创建一个新的文件,命名为 keras_first_network.py ,然后将教程的代码一步步复制进去。
翻译：吴金笛 校对：郑滋 本文约4600字，建议阅读12分钟。 本文明确了多标签图像分类的概念，并讲解了如何构建多标签图像分类模型。 介绍 你正在处理图像数据吗?我们可以使用计算机视觉算法来做很多事情
当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型，就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点，我经常能看到下面这样的问题：
该篇文档基于kaggle course，通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习，既然是入门，所以没有太多模型推导以及高级技巧相关，都是深度学习中最基础的内容，希望大家看过之后可以自己动手基于Tensorflow或者Keras搭建一个处理回归或者分类问题的简单的神经网络模型，并通过dropout等手段优化模型结果；
IMDB 数据集包含来自互联网电影数据库(IMDB)的 50 000 条严重两极分化的评论。
原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。
当在隐藏层和输出层中实现时，激活函数的选择非常关键。模型的准确性和损失很大程度上依赖于激活函数。此外，必须根据您对模型的期望来选择它们。例如，在二值分类问题中，sigmoid函数是一种最优选择。
这是一个典型的二分类问题。使用的是IMDB数据集，训练集是25000条，测试也是25000条
克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果？ 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法： 我该如何提高模型的准确率呢？ ……或者反过来问： 如果我
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
我们知道，深度学习也是机器学习的一个范畴，所以它满足机器学习的基本思想：从数据中拟合出某种规律，只是它的模型结构与经典机器学习的模型不同，且具有特色：它的模型结构像人脑的神经元一样连接，所以我们也把这种结构叫做神经网络
开始深度学习的内容，本文是《Python深度学习》一书中的实战案例：电影评论的二分类问题。
门控循环单元（GRU）与 长短期记忆（LSTM）原理非常相似，同为使用门控机制控制输入、记忆等信息而在当前时间步做出预测。但比起 LSTM，GRU的门控逻辑有些许不同。
我们需要下载 Docker 才能安装它，在本节中，您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
（第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
Sklearn和Keras是大家做机器学习和深度学习时很熟悉的两个Python库，其中sklearn中有很多机器学习算法、数据预处理以及参数寻优的函数API，keras则可以快速实现你的神经网络结构。那么是什么缘分让sklearn和keras相遇而完美结合呢？
激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数作用方式如下公式所示：
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。
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/88777955
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN（常用于文本 / 时间系列任务）、CNN（常用于图像任务）等等。具体可以看之前文章：一文概览神经网络模型。
选文|Aileen 翻译|王昱森 校对|寒小阳 大数据文摘编辑作品 转载具体要求见文末 导语 我经常被问到诸如如何从深度学习模型中得到更好的效果的问题，类似的问题还有： 我如何提升准确度 如果我的神经网络模型性能不佳，我能够做什么？ 对于这些问题，我经常这样回答，“我并不知道确切的答案，但是我有很多思路”，接着我会列出了我所能想到的所有或许能够给性能带来提升的思路。 为避免一次次罗列出这样一个简单的列表，我决定把所有想法详细写在这篇博客里。 这些思路应该是通用的，不仅能在深度学习领域帮助你，还能
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层，它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
调整训练数据或是问题的抽象定义方法可能会带来巨大的效果改善。甚至是最显著的改善。 下面是概览：
如今，已有许多像 Keras, TensorFlow, PyTorch 这样高水平的专门的库和框架，我们就不用总担心矩阵的权重太多，或是对使用的激活函数求导时存储计算的规模太大这些问题了。基于这些框架，我们在构建一个神经网络时，甚至是一个有着非常复杂的结构的网络时，也仅需少量的输入和代码就足够了，极大地提高了效率。无论如何，神经网络背后的原理方法对于像架构选择、超参数调整或者优化这样的任务有着很大的帮助。
【导读】为了更好地理解神经网络的运作，今天只为大家解读神经网络背后的数学原理。而作者写这篇文章的目的一个是为了整理自己学到的知识；第二个目的也是为了分享给大家，如果学习时有困惑难解的知识，希望这篇文章可以有助于大家的学习与理解。对于代数和微积分相关内容基础薄弱的小伙伴们，虽然文中涉及不少数学知识，但我会尽量让内容易于大家理解。
神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。一般我们希望数据和参数的均值都为 0，输入和输出数据的方差一致。在实际应用中，参数服从高斯分布或者均匀分布都是比较有效的初始化方式。 所以理想的网络参数初始化是很重要的，但是现在框架都定义了很多参数初始化方式，可以直接调用，比如tensorflow的变量初始化方式如下： initializer：是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种：
激活函数在深度学习中扮演着非常重要的角色，它给网络赋予了非线性，从而使得神经网络能够拟合任意复杂的函数。
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