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基于可变自动编码器(VAE)的生成建模,理解可变自动编码器背后的原理

生成建模最常用的两种方法是生成对抗网络(GAN)和可变自编码器(VAE)。在这篇文章中，我将尝试解释可变自动编码器(VAE)背后的原理，以及它是如何生成上述面的数据的。...自编码器（AE） 我们将首先讨论自动编码器。Auto Encoder是一种自监督的神经网络，它学习如何将输入编码为更低的维数，然后再次解码和重构数据以尽可能有效地接近输入。 ?...相反，这些是一些通用应用的自动编码器功能: 去噪:为了使自动编码器学会去噪图像，我们使用一个损坏或有噪声的图像作为输入，然后修改重建损失，使重建输出与原始干净的图像之间的差异最小，而不是损坏的输入。...可变自动编码器(VAE) 可变自动编码器能够通过正则化潜在空间，使其像下面这样连续地生成新的数据，因此，允许在不同属性之间实现平滑的插值，并消除可能返回不理想输出的间隙。 ?...CelebA数据集的潜在空间插值 但是VAE是如何将模型优化成这样的呢? ? 潜在空间 可变自动编码器以概率方式(分布)编码输入的潜在属性，而不是像普通的自动编码器那样以确定性方式(单值)编码。

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【Keras教程】用Encoder-Decoder模型自动撰写文本摘要

编码器：编码器读取整个输入序列并将其编码为内部表示，通常一个固定长度的向量称为上下文向量。 解码器：解码器从编码器读取编码的输入序列并生成输出序列。...虽然这是有效的，但输入的固定长度编码限制了可以生成的输出序列的长度。 编码器-解码器结构的扩展提供的更具表现性的形式是编码输入序列，并且允许解码器在生成输出序列的每个步骤时学习在何处关注编码输入。...-解码器结构对于产生可变长度输出序列（例如文本摘要）的一系列自然语言处理问题而言是受欢迎的。...一般模型：模型的一个简单的实现包括一个Embedding输入编码器，后面跟着一个LSTM隐藏层，它产生一个固定长度的源文档表示。...解码器读取最后生成的词的表示和嵌入，并使用这些输入生成输出摘要中的每个词。 ? 在Keras中的文本摘要生成模型 有一个问题： Keras不允许递归循环，模型的输出自动作为输入，输入到模型中。

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Seq2seq强化，Pointer Network简介

最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。...在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句, 编码器把它变成一个固定大小的陈述。解码器将他转换成一个句子, 可能和之前的句子长度不同。例如, “como estas？”...这意味着解码器在输入的前后都可以访问。就是说, 它可以从每个步骤访问编码器状态, 而不仅仅是最后一个。...因此, 本文介绍了一种改进的架构, 它们通过连接到另一个LSTM的前馈网络来替换LSTM编码器。这就是说，LSTM重复运行,以产生一个置换不变的嵌入给输入。解码器同样是一个指针网络。...当使用可变长度输入的循环层时这很有用。如果它为“True”,那么模型中的所有后续层都需要支持掩蔽, 否则将引发异常。

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Seq2seq模型的一个变种网络：Pointer Network的简单介绍

最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。...在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句, 编码器把它变成一个固定大小的陈述。解码器将他转换成一个句子, 可能和之前的句子长度不同。例如, “como estas？”...这意味着解码器在输入的前后都可以访问。就是说, 它可以从每个步骤访问编码器状态, 而不仅仅是最后一个。...因此, 本文介绍了一种改进的架构, 它们通过连接到另一个LSTM的前馈网络来替换LSTM编码器。这就是说，LSTM重复运行,以产生一个置换不变的嵌入给输入。解码器同样是一个指针网络。...当使用可变长度输入的循环层时这很有用。如果它为“True”,那么模型中的所有后续层都需要支持掩蔽, 否则将引发异常。

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Keras 系列 （三） Seq-Seq 与自编码器

在查阅文献时，基于Seq-Seq的双向LSTM时序多步预测表现抢眼，也不知道是不是在往SCI灌水 ，前几日做的单步预测实验，Lightgm的效果是要比单步LSTM效果好，这严重打击了我更新Keras系列的积极性...什么是自编码器 首先，自编码器(autoencoder) 是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络（图二、图三），它先将输入压缩成潜在空间表征，然后通过这种表征来重构输出，输出是对输入的更加有效的表示...该网络可以看作由两部分组成：一个编码器函数和一个生成重构的解码器。传统上，自动编码器被用于降维或特征学习（来自Siraj Rava小哥的 自编码视频截图）。 ?...Siraj Rava小哥的自编码视频截图 一 ? 图 二 ? 图三 ? 图四 简单案例 当输入序列和输出序列长度相同时，您可以简单地用LSTM或GRU层（或其堆栈）来实现这些模型。...# 注意：在输入序列长度可变的情况下，使用input_shape =（None，num_features） model.add(RNN(HIDDEN_SIZE, input_shape=(MAXLEN,

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扔掉代码表！用RNN“破解”摩斯电码

,y_m)，这就涉及了条件概率（conditional probability）的学习。 这里的一个主要障碍是预测可变尺寸输入的可变尺寸输出。...在元层次上，这是通过组合两个RNN来克服的，其中第一个RNN将可变尺寸输入映射到固定长度输出，另一个接收固定长度输入并返回可变长度输出。...请注意，这意味着来自网络的输出字将具有固定长度，但输入的莫尔斯码不会全部具有相同的长度。...第一个LSTM将作为编码器，接受一个可变长度的输入序列，一次一个字符，并将其转换为固定长度的内部潜在表示。...该模型的编码器和解码器组件可能具有多层LSTM，并且其先前通常不清楚哪种拓扑将最佳工作。对于机器翻译而言，深层网络通常会更好地工作。

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用Keras LSTM构建编码器-解码器模型

这种结构有一个重要的限制，即序列长度。正如我们在图像中看到的，输入序列和输出序列的长度必须相同。如果我们需要不同的长度呢？...我们将模型分成两部分，首先，我们有一个编码器，输入西班牙语句子并产生一个隐向量。...编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络（RNN）来计算隐藏状态，这里我们将使用长短期记忆（LSTM）层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。...为此，我们首先必须添加一个输入层，这里唯一要考虑的参数是“shape”，这是西班牙语句子的最大长度，在我们的例子中是12。...2.2-解码器 编码器层的输出将是最后一个时间步的隐藏状态。然后我们需要把这个向量输入解码器。让我们更精确地看一下解码器部分，并了解它是如何工作的。 ?

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用深度学习从非结构化文本中提取特定信息

分类是通过Keras神经网络进行的，这个Keras神经网络有三个输入层，每一层都被设计用来接收特定类别的数据。...第一个输入层接收一个可变长度的向量，构成这个向量的候选短语具有我们上面讨论过的特征，它可以包含任意数目的单词。这个特征向量由一个LSTM层进行处理。 ? 第二个可变长度向量含有上下文结构信息。...对于给定的窗口大小n，我们在候选短语左边和右边各取n个相邻单词，这些单词的向量拼接成一个可变长度的向量，并传到LSTM层。我们发现最优的n=3。...这样做是为了让可变长度的数据传到LSTM层中，并转换成适合模型训练的格式。...因此，使用可以处理任意长度向量的循环神经网络就自然显得很方便了。我们的许多试验都证明了使用稠密层处理固定长度向量、使用LSTM层处理可变长度向量的架构是最合理的。

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keras搭建基于自动编码器的异常检测技术进行欺诈识别

我最近阅读了一篇名为《使用自动编码器进行异常检测》的文章，在该文中对所生成的数据进行了实验，并且我认为将使用自动编码器进行异常检测这一想法应用于真实世界当中的欺诈检测中，似乎是一个不错的主意。 ?...这样的数据集是相当不平衡的，其中正类(欺诈)数据占所有交易数据的0.172%。 数据挖掘 这虽然是一个非常不平衡的数据集，但是它也是一个很好的例子：对异常或欺诈进行识别验证。...此时，我们将构建一个自动编码器，它具有3层编码器和2层解码器，具体如下： ? 自动编码器将我们的数据编码到一个子空间，并且在对数据进行归一化时将其解码为相应的特征。...我们希望自动编码器能够学习到在归一化转换时的特征，并且在应用时这个输入和输出是类似的。而对于异常情况，由于它是欺诈数据，所以输入和输出将会明显不同。...接下来，让我们下载数据并训练自动编码器: df = pd.read_csv('creditcard.csv') x = df[df.columns[1:30]].to_numpy() y =

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用深度学习从非结构化文本中提取特定信息

利用Keras神经网络进行分类，该神经网络具有三个输入层，每个输入层都设计用来接收特殊类别的数据。第一个输入层采用可变长度向量，由上述候选短语的特征组成，候选短语可以有任意数量的单词。...该特征向量由LSTM层处理。 ? 第二个可变长度向量带来了上下文结构信息。...对于给定的窗口大小n，我们取候选短语右侧的n个相邻单词和左侧的n个单词，这些单词的向量表示形式被连接到可变长度向量中，并传递到LSTM层。我们发现最优n=3。...第三输入层具有固定长度，并利用候选短语及其上下文-协调最大值和最小值的一般信息处理矢量，其中，在其他信息中，表示整个短语中存在或不存在许多二进制特征。...这样做是为了将可变长度的数据带到LSTM层，使其达到模型训练所需的格式。

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一文读懂Attention：Facebook曾拿CNN秒杀谷歌，现如今谷歌拿它秒杀所有人

在这篇博文中，我们将探索加入LSTM/RNN模型中的Attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的。...LSTM/RNN模型的Attention机制，图片来自Jonas Schleske 长输入序列带来的问题 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序列进行学习，编码为固定长度的向量表示...“一个潜在的问题是，采用编码器-解码器结构的神经网络模型需要将输入序列中的必要信息表示为一个固定长度的向量，而当输入序列很长时则难以保留全部的必要信息（因为太多），尤其是当输入序列的长度比训练数据集中的更长时...Attention机制的实现是通过保留LSTM编码器对输入序列的中间输出结果，然后训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习并且在模型输出时将输出序列与之进行关联。...具体来说，是这三个问题： 采用传统编码器-解码器结构的LSTM/RNN模型存在一个问题，不论输入长短都将其编码成一个固定长度的向量表示，这使模型对于长输入序列的学习效果很差（解码效果很差）。

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seq2seq与Attention机制

4.3.1.1 定义 seq2seq是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder...将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。...相当于将RNN模型当中的s^{0}s​0​​输入变成一个encoder 4.3.1.2 条件语言模型理解 1、编解码器作用 编码器的作用是把一个不定长的输入序列x_{1},\ldots,x_{t...return None （1）定义网络好的输入到输出流程 步骤1、定义模型的输入 步骤2：使用encoder的双向LSTM结构得输出a 步骤3：循环decoder的Ty次序列输入，获取decoder...如果您需要深度学习库，请使用Keras：允许简单快速的原型设计（通过用户友好性，模块化和可扩展性） 编码器 编码器：使用双向LSTM（隐层传递有双向值传递） from keras.layers

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python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经机器翻译

假定您对循环神经网络（尤其是LSTM）有很好的了解。本文中的代码是使用Keras库用Python编写的。...接下来，我们需要填充输入。对输入和输出进行填充的原因是文本句子的长度可以变化，但是LSTM（我们将要训练模型的算法）期望输入实例具有相同的长度。因此，我们需要将句子转换为固定长度的向量。...编码器的输入将是英文句子，输出将是LSTM的隐藏状态和单元状态。 以下脚本定义了编码器： 下一步是定义解码器。解码器将有两个输入：编码器和输入语句的隐藏状态和单元状态，它们实际上将是输出语句。...从输出中，可以看到我们有两种输入。input_1是编码器的输入占位符，它被嵌入并通过lstm_1层，该层基本上是编码器LSTM。该lstm_1层有三个输出：输出，隐藏层和单元状态。...编码器是一种LSTM，用于对输入语句进行编码，而解码器则对输入进行解码并生成相应的输出。本文中介绍的技术可以用于创建任何机器翻译模型，只要数据集的格式类似于本文中使用的格式即可。

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python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经机器翻译

假定您对循环神经网络（尤其是LSTM）有很好的了解。本文中的代码是使用Keras库用Python编写的。 ...接下来，我们需要填充输入。对输入和输出进行填充的原因是文本句子的长度可以变化，但是LSTM（我们将要训练模型的算法）期望输入实例具有相同的长度。因此，我们需要将句子转换为固定长度的向量。...编码器的输入将是英文句子，输出将是LSTM的隐藏状态和单元状态。 以下脚本定义了编码器： 下一步是定义解码器。...input_1是编码器的输入占位符，它被嵌入并通过lstm_1层，该层基本上是编码器LSTM。该lstm_1层有三个输出：输出，隐藏层和单元状态。但是，只有单元状态和隐藏状态才传递给解码器。...编码器是一种LSTM，用于对输入语句进行编码，而解码器则对输入进行解码并生成相应的输出。本文中介绍的技术可以用于创建任何机器翻译模型，只要数据集的格式类似于本文中使用的格式即可。

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入门 | 十分钟搞定Keras序列到序列学习（附代码实现）

次要案例：当输入序列和输出序列长度相同 当输入序列和输出序列长度相同时，你可以通过 Keras LSTM 或者 GRU 层（或者其中的堆栈）简单地实现模型。...这一实例脚本中的案例展示了如何教会 RNN 学习添加被编码为字符串的数字： ? 一般案例：标准的 Seq2Seq 一般情况下，输入序列和输出序列有不同的长度（比如机器翻译）。...这就需要一个更高级的设置，尤其在没有进一步语境的「序列到序列模型」时。下面是其工作原理： 一个 RNN 层（或其中的堆栈）作为「编码器」：它处理输入序列并反馈其内部状态。...更重要的是，编码器把其状态向量用作初始状态，如此编码器获得了其将要生成的信息。实际上，在给定 targets[...t] 的情况下，解码器学习生成 targets[t+1...]...这被用于恢复编码器的状态。 inital_state 调用参数指定一个 RNN 的初始状态，这被用于把编码器状态作为初始状态传递至解码器。

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十分钟掌握Keras实现RNN的seq2seq学习

当输入和输出序列的长度相同时 当输入序列和输出序列具有相同长度的时候，你可以使用Keras LSTM或GRU层（或其堆叠）很轻松地实现这样地模型。...标准的序列到序列 一般来说，输入序列和输出序列的长度是不同的（例如机器翻译），并且需要有完整的输入序列才能开始预测目标。这需要一个更高级的设置，这就是人们在“序列到序列模型”时经常提及的没有上下文。...下面是它的工作原理： 有一个RNN层（或其堆叠）作为“编码器”：它负责处理输入序列并返回其自身的内部状态。注意，我们将丢弃编码器RNN的输出，只恢复状态。...有一点很重要，解码器将来自编码器的状态向量作为初始状态，这样，解码器就知道了它应该产生什么样的信息。...它利用了Keras RNN的三个主要功能： return_state contructor参数，配置一个RNN层返回第一个条目是输出，下一个条目是内部RNN状态的列表。用于恢复编码器的状态。

90240

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第15章 使用RNN和CNN处理序列

在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生事故。更一般地说，它们可在任意长度的序列上工作，而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。...举个例子，它们可以将语句，文件，以及语音范本作为输入，应用在在自动翻译，语音到文本的自然语言处理应用中。...给网络输入一种语言的一句话，编码器会把这个句子转换成单一的矢量表征，然后解码器将这个矢量解码成另一种语言的句子。...不用指定输入序列的长度（和之前的模型不同），因为循环神经网络可以处理任意的时间步（这就是为什么将第一个输入维度设为None）。默认时，SimpleRNN使用双曲正切激活函数。...因此每个目标必须是一个序列，其长度和输入序列长度相同，每个时间步包含一个10维矢量。

1.4K11

matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据

要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。本示例使用日语元音数据集。...XTrain 是包含长度可变的维度12的270个序列的单元阵列。 Y 是标签“ 1”，“ 2”，...，“ 9”的分类向量，分别对应于九个扬声器。...下图说明了添加到序列中的填充量。定义LSTM网络架构定义LSTM网络体系结构。将输入大小指定为大小为12的序列（输入数据的大小）。指定具有100个隐藏单元的双向LSTM层，并输出序列的最后一个元素。...XTest 是包含370个长度可变的维度12的序列的单元阵列。 YTest 是标签“ 1”，“ 2”，...“ 9”的分类向量，分别对应于九个扬声器。...PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM

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