之前我们介绍了使用 Keras 和深度学习的多标签分类(multi-label classification),参阅 https://goo.gl/e8RXtV。今天我们将讨论一种更为先进的技术——多输出分类(multi-output classification)。
高效 PyTorch系列之二来了,6个建议,让你的训练更快,更稳,更强。高效 PyTorch系列之二来了,6个建议,让你的训练更快,更稳,更强。高效 PyTorch系列之二来了,6个建议,让你的训练更快,更稳,更强。
keras支持模型多输入多输出,本文记录多输出时loss、loss weight和metrics的设置方式。 模型输出 假设模型具有多个输出 classify: 二维数组,分类softmax输出,需要配置交叉熵损失 segmentation:与输入同尺寸map,sigmoid输出,需要配置二分类损失 others:自定义其他输出,需要自定义损失 具体配置 model 变量均为模型中网络层 inputs = [input_1 , input_2] outputs = [classify, segm
前面介绍了keras文档一二 keras中文文档, keras中文-快速开始Sequential模型
TensorFlow 2.0有一个很友好的地方,就是提供了多种不同的抽象方式,可以根据自己的需求来选择。这些API分成两种风格:
新的TorchScript API可让开发者更简单地将PyTorch模型编译成TorchScript,并支援更多的Python程式语言功能
整理自keras:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务,具有非常广泛的应用,例如:电力能源、交通流量和空气质量等预测。传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面,最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题,并获得了更具竞争力的性能,但是该类模型往往过于复杂。
PyTorch 作为 Facebook 开发和维护的一个开源框架,近来的发展势头相当强劲。自 2017 年初首发以来,PyTorch 灵活、动态的编程环境及对用户友好的界面使其非常适用于快速实验,因此在社区内迅速发展壮大。
网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏;优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF这个项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理,并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。为了方便阅读,本项目给出全书PyTorch版的PDF版本。欢迎大家Download,Star,Fork。除了原书内容外,我还为每一章增加了本章附录,用于对该章节中用到的函数以及数学计算加以详细说明,除此之外还增加了语义分割网络(U-Net)的实现,是目前全网最完整的版本。
在 iPhone 上运行 Stable Diffusion 到底难不难?今天我们要介绍的这篇文章,作者给出了答案:不难,而且 iPhone 还剩余 50% 的性能。
首先了解Keras的一个很好的途径就是通过 文档 Keras 中文文档地址: https://keras.io/zh/models/about-keras-models/
风格迁移这一想法与纹理生成的想法密切相关,在 2015 年开发出神经风格迁移之前,这一想法就已经在图像处理领域有着悠久的历史。但事实证明,与之前经典的计算机视觉技术实现相比,基于深度学习的风格迁移实现得到的结果是无与伦比的,并且还在计算机视觉的创造性应用中引发了惊人的复兴。
Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」,使计算机更容易理解它们,你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Word2Vec 正是 Word Embedding 的一种。
利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型、在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。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
近日,PyTorch 社区又添入了「新」工具,包括了更新后的 PyTorch 1.2,torchvision 0.4,torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。每项工具都进行了新的优化与改进,兼容性更强,使用起来也更加便捷。PyTorch 发布了相关文章介绍了每个工具的更新细节,AI 开发者将其整理与编译如下。
本文所用数据说明:所有模型使用数据为股市数据,与线性回归模型中的数据一样,可以做参考,此处将不重复给出。
之前所有的神经网络都是基于Sequential模型实现的,而且网络都是层的线性叠加。但是在实际情况下,有些网络需要多个独立的输入,有些网络需要多个输出;而且有些层之间具有内部分支。
李沐等人的开源中文书《动手学深度学习》现在有 PyTorch 版实现了。不论是原书中的示例代码,还是实战项目,原来的 MXNet 都可以无缝转化到 PyTorch 代码。项目作者在保持原书内容基本不变的情况下,将 MXNet 代码都转换为了 PyTorch,想要学习 DL 和 PyTorch 的小伙伴们可以试试啊。
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
到目前为止,我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题,使用了一个只有一个输入和一个输出的线性模型。这样一个简单的例子使我们能够剖析一个学习模型的机制,而不会过于分散注意力于模型本身的实现。正如我们在第五章概述图中看到的,图 5.2(这里重复为图 6.1),了解训练模型的高级过程并不需要模型的确切细节。通过将错误反向传播到参数,然后通过对损失的梯度更新这些参数,无论底层模型是什么,这个过程都是相同的。
递归神经网络被用来分析序列数据。它在隐藏单元之间建立递归连接,并在学习序列后预测输出。 在本教程中,我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据,你也可以对时间序列数据应用同样的方法。我们将使用Keras R接口在R中实现神经网络:
早在上个世纪90年代的时候,LeCun等研究人员就开始利用神经网络陆续进行一些研究,比如我们熟知的大名鼎鼎的LeNet5,但这绝不是唯一,今天我们来说他们的另一种网络结构,Siamese Network,网络细节我们后面这些,这里先说应用背景。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
文章超长,秉承用代码搞定一切的原则,内含大量代码,建议收藏,并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问,也欢迎留言告知我们。
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身(一个词语序列)。但我们还可以拥有额外的输入(如新闻发布的日期等)。这个模型的损失函数将由两部分组成,辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况,主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况,即使来自主损失函数的梯度发生弥散,来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之,该模型框图如下:
在机器学习中,多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练,我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了多种多分类损失函数的实现。本文将带您了解PyTorch中一些常用的多分类损失函数及其用法。
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
介绍 || 张量 || 自动微分 || 构建模型 || TensorBoard 支持 || 训练模型 || 模型理解
线性回归是一种统计学中的预测分析,该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线(也称为回归线)在独立(输入)变量和因变量(输出)之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系,而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。
BP网络和CNN网络没有时间维,和传统的机器学习算法理解起来相差无几,CNN在处理彩色图像的3通道时,也可以理解为叠加多层,图形的三维矩阵当做空间的切片即可理解,写代码的时候照着图形一层层叠加即可。如下图是一个普通的BP网络和CNN网络。
继上次的生物学家掌握机器学习指南系列,又来继续更新啦。今天会和大家继续更新关于人工神经网络(artifical neural networks)的相关内容。
作者:Ji Feng、Yi-Xuan Xu、Yuan Jiang、Zhi-Hua Zhou
在本节中,您将在自然语言处理(NLP)的背景下了解 PyTorch 1.x 的基本概念。 您还将学习如何在计算机上安装 PyTorch 1.x,以及如何使用 CUDA 加快处理速度。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的PyTorch小试牛刀。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
TensorFlow 2.0 中,我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化(abstraction)级别,让你可以根据自己的项目,挑选出最适合的级别。本文中,我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式:
分类问题典型的应用就是教会机器如何去自动识别图片中物体的种类。本章中主要是介绍了MNIST数据集。
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
很早就想学习深度学习了,因为平时都是自学,业余时间也有限,看过几个pyTorch的入门,都是一些碎片化的东西,始终串不起来。最近也是正好赶的疫情,出差少了,也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好,整个教程看下来后,确实是深入浅出,感觉就是宛然打通自己任督二脉,算是入门了。
Coarse-to-fine(CTF)策略已被广泛应用到图像去模糊领域,常规方法通常通过堆叠多尺度输入的子网络渐进提升提升输出图像的锐利度。比如DeepBlur、SRN所采用的处理策略。
来源:深度学习爱好者本文约3300字,建议阅读10+分钟本文利用可视化的呈现方式,带你深入理解LSTM模型结构。 最近在学习LSTM应用在时间序列的预测上,但是遇到一个很大的问题就是LSTM在传统BP网络上加上时间步后,其结构就很难理解了,同时其输入输出数据格式也很难理解,网络上有很多介绍LSTM结构的文章,但是都不直观,对初学者是非常不友好的。我也是苦苦冥思很久,看了很多资料和网友分享的LSTM结构图形才明白其中的玄机。 本文内容如下: 一、传统的BP网络和CNN网络 二、LSTM网络 三、LSTM的输入
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Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。
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