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R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）

1 软件包的下载和安装 在这个例子的笔记本中，需要keras R包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包，因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待!...(1) 训练集：x（即特征）：60000x28x28张量，对应于60000张28x28像素的图像，采用灰度表示（即每个28x28矩阵中所有的值都是0到255之间的整数），y（即因变量）：一个长度为60000...str(x_train) str(y_train) 2.3 绘制图像 现在让我们使用R将一个选定的28x28矩阵绘制成图像。显示图像的方式是从矩阵表示法中旋转了90度。...模型的参数 epochs <- 10 # 输入图像维度 img_rows <- 28 3.2 数据预处理 对于一般的CNN方法，MxN图像的输入是一个具有K个特定通道的MxNxK三维数组。...一个典型的池化层将2x2池大小的最大值作为输出的新值，这基本上是将大小减少到一半。除了池化邻居值之外，也可以使用Dropout。

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适合开发者的深度学习：第一天就能使用的编码神经网络工具

它使用十进制值存储数字，使计算精确。 第九行：初始化神经网络并指定输入数据的维度或形状。每一个OR operator都是成对的，因此它有一个“2”的形状。它们中没有默认值，并且代表了批处理大小。...激活函数将在一个间隔内的层上的输出映射。在我们的例子中，我们使用了一个映射值在0到1之间的Sigmoid函数。...TFlearn是一个在Tensorflow上运行的高级框架。另一个常见的框架是Keras。它是一个更具有鲁棒性的库，但是我发现TFlearn语法更容易理解。...除了一个有dropout层而另一个没有之外，它们的神经网络是一样的。...但是，你需要更多的内存和时间来计算每一步。 学习速率 最后一个实验是对一个具有小、中、大学习速率的网络进行比较。

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python集合常用方法

删：删除指定下标元素：del(list[1]) 删：删除并返回指定下标的元素： list.pop(index) 删：删除列表中此value的第一个匹配项：list.remove(value) 拼接两个列表中的...L2中值不改变L1中的值； array中通过下标范围获取新列表arr2=arr1[0:2]，arr1和arr2共享变量空间，修改arr2中值时arr1中的值也改变； 2、多维数组 arr...难点： a、如何用多维array来表示多维数据； 通过类似“切片”的方法来表示，选取多维数据中一个维度作为arr的第一坐标轴，观察数据在这个维度的下标范围，有m个下标就有m个“切片”，即把下标取某个值...但是，用arr表示时，其空间结构不直接、明了；当然若果是直接由实际数据映射过来的，想对哪个维度操作直接选择对应维度的axis就行。如果只是观察到了多维arr，则需要变换下思维。...对sum(axis=m)求和，即在第m维度上求和，那么实际物理意义是求和的数据在其它维度坐标下的index都相同，但是对应到arr这种括号表示的数据中，则需要从最外层往内部寻找，找到axis=m对应的括号

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春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记08之“Hello World” of Deep Learning

本文内容涉及机器学习中深度学习简单实践的若干主要问题：Keras, 手写数字辨识网络设计、网络的尝试改进。话不多说，让我们一起学习这些内容吧。...李宏毅机器学习笔记8 “Hello World” of Deep Learning 在我们最开始学习c语言的时候，第一个程序自然是hello world程序，deep learning中也有类似的程序—...因为deep learning最终是用于工程实现，所以亲自动手实现很重要，在实际操作中，会遇到种种问题，因为deep learning要是做好的话远没有那么简单。...然后准备训练集，定义batch size（100），epoch（20）等值，输入、输出图片表示为numpy array的形式，输入数组维度为2维，第一维为输入个数，第二维为输入维度（784），输出数组维度也是...更小尺寸的batch自然意味着在每个epoch中更新参数次数越多，但并非batch越小效率越高，因为由于平行运算，计算10个example的时间和计算一个example的时间几乎是一样的。

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TensorFlow 图像深度学习实用指南：1~3 全

/src keras-gpu 否则，命令行开关与实际运行直线 Keras 容器的方式相同，除了它们分别为nvidia-docker和keras-gpu。...标签或输出类只是我们要映射的值的数组，并且我们将使用单热编码对这些值进行编码，这又意味着只有一个是热的或设置为一个。 总结 在本章中，我们了解了 MNIST 数字，以及如何获取它们。...因此，对于训练集，第一个维度必须与您的x和y值（您的输入和输出）匹配，并且在您的测试集上，同样必须正确。...在这种情况下，精度表示模型猜测正确数字的频率。...但是，Keras 中不同种类的层可能具有恒定值，因此它们将显示为不可训练的。 再次，这只是意味着不需要对其进行训练，并且我们的optimizer函数将不会尝试更改其值。 那么，什么是超参数？

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知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】

容器记住的方法： TP：首先看P表示预测为正，T表示预测正确(也就是实际为正，预测为正)；TN：首先表示预测为负，预测正确；FP：首先表示预测为正，预测错误； 例如：下面例子中的混淆矩阵(11类别)...参数 y_true: 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，实际（正确的）标签. y_pred: 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，分类器返回的预测标签. normalize: 布尔值, 可选的(默认为...精确率直观地可以说是 分类器不将负样本标记为正样本的能力. 精确率最好的值是1，最差的值是0. 二、参数 y_true : 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，实际（正确的）标签....在数据中存在的标签可以被排除，比如计算一个忽略多数负类的多类平均值时，数据中没有出现的标签会导致宏平均值（marco average）含有0个组件. 对于多标签的目标，标签是列索引....返回值 f1_score : 浮点数或者是浮点数数组，shape=[唯一标签的数量] 二分类中的正类的F1 score或者是多分类任务中每个类别F1 score的加权平均.

1.7K20

从零开始学Keras（一）

初识神经网络   我们先来看一个具体的神经网络示例，使用 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类。如果你没用过 Keras或类似的库，可能无法立刻搞懂这个例子中的全部内容。...甚至你可能还没有安装 Keras。没关系，可以看个例子先感受下。   我们这里要解决的问题是，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）。...本例中的网络包含 2 个 Dense 层，它们是密集连接（也叫全连接）的神经层。第二层（也 是最后一层）是一个 10 路 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。要想训练网络，我们还需要选择编译（compile）步骤的三个参数。...比如，之前训练图像保存在一个 uint8 类型的数组中，其形状为 (60000, 28, 28)，取值区间为 [0, 255]。

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Keras入门必看教程

这条命令将打印一个命令和选项的列表. 如果你还没有安装 pip, 参照这里进行安装. 安装好 pip 之后, 安装 Keras 就很简单了: ? 同样地, 你可以确认是否正确安装: ?...第五步: 输入数据预处理 在后端使用 Theano 时, 你必须显式地声明一个维度, 用于表示输入图片的深度. 举个例子, 一幅带有 RGB 3 个通道的全彩图片, 深度为 3....我们应该有 10 个不同的类型, 每一个类代表一个数字, 但是看起来, 现在只有一个 1 维数组. 再来看下前 10 个训练样本的标签: ?...问题依旧. y_train 和 y_test 数据并没有被分成 10 个不同的类标签, 而是被表示成一个类型值的单一数组. 对此, 我们可以进行简单的修正: ? 再看一眼: ? 好多了!...MaxPooling2D 是一种减少模型参数数量的方式, 其通过在前一层上滑动一个 2*2 的滤波器, 再从这个 2*2 的滤波器的 4 个值中取最大值.

1.2K60

如何在JavaScript中使用数组方法：Mutator方法

JavaScript中的数组由元素列表组成。 JavaScript有许多有用的内置方法来处理数组。 修改原始数组的方法称为mutator方法，返回新值或表示形式的方法称为访问器方法。...数组类似于字符串 ，因为它们都由可以通过索引号访问的元素序列组成。 但是，请务必记住字符串是不可变的数据类型，这意味着它们不能被更改。...流行() 我们将要看的第一个mutator方法是pop()方法，它从数组的末尾去除最后一个元素。 我们将从我们的fish阵列开始。...// Use pop method to remove an item from the end of an array fish.pop(); 我们将调用我们的数组来确保在没有最后一个项目的情况下返回数组...如果删除了第二个参数，则将删除数组末尾的所有项目。 使用splice()添加和删​​除 一次使用所有参数，我们可以同时添加和删除数组中的项目。

1.7K20

Keras入门必看教程（附资料下载）

如果你还没有安装 pip, 参照这里进行安装. 安装好 pip 之后, 安装 Keras 就很简单了: ? 同样地, 你可以确认是否正确安装: 哎呀, 看起来好像 Keras 版本太低了....这是一个快速明智的检查, 可以防止可避免的错误 (比如对数据维度的误解). 第五步: 输入数据预处理 在后端使用 Theano 时, 你必须显式地声明一个维度, 用于表示输入图片的深度....我们应该有 10 个不同的类型, 每一个类代表一个数字, 但是看起来, 现在只有一个 1 维数组....再来看下前 10 个训练样本的标签: 问题依旧. y_train 和 y_test 数据并没有被分成 10 个不同的类标签, 而是被表示成一个类型值的单一数组....MaxPooling2D 是一种减少模型参数数量的方式, 其通过在前一层上滑动一个 2*2 的滤波器, 再从这个 2*2 的滤波器的 4 个值中取最大值.

1.6K70

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

不规则张量 不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...在所有不规则张量中，第一个维度始终是一个常规维度（也称为均匀维度）。 不规则张量r的所有元素都是常规张量。...但是，这会影响性能，因此如果您事先知道size，最好使用固定大小数组。您还必须指定dtype，并且所有元素必须与写入数组的第一个元素具有相同的形状。...它使用常规张量表示集合。例如，集合{1, 5, 9}只是表示为张量[[1, 5, 9]]。请注意，张量必须至少有两个维度，并且集合必须在最后一个维度中。...它有一个形状和数据类型，但没有值。而且它有一个名称（"x:0"）。

5600

【干货】seq2seq模型实例：用Keras实现机器翻译

请注意我们在softmax层输出中比较的target_data法语字符嵌入值相比于解码器输入嵌入偏移了（t+1）（因为目标数据中没有起始标记—请参阅上面的架构图以获得更清晰地理解）。...因此，下面的代码片段中的target_data会相应地偏移（注意下面的target_data数组的第二个维度中的k-1）。 ?...第一个维度对应于nb_samples（在本例中等于10,000）。第二个维度对应于英语/法语句子的最大长度，而第三维度对应的是英语/法语字符的总数。...请参考代码片段4 - 解码器的输入将会是逐个法语字符嵌入（包含在tokenized_fra_sentences数组中），每一步都与之前的状态值同步。...因此，我们在每个时间步长得到解码器的输出值和两个解码器状态。虽然这里已经声明了return_state = True，但是我们不打算在训练模型时使用解码器状态。

2.3K80

TensorFlow从1到2（二）续讲从锅炉工到AI专家

在原文中，我们首先介绍了MNIST的数据结构，并且用一个小程序，把样本中的数组数据转换为JPG图片，来帮助读者理解原始数据的组织方式。...神经网络模型的构建在TensorFlow 1.0中是最繁琐的工作。我们曾经为了讲解vgg-19神经网络的使用，首先编写了一个复杂的辅助类，用于从字符串数组的遍历中自动构建复杂的神经网络模型。...： 使用了一个三层的神经网络，每一层都使用重复性的代码构建 每一层的代码中，要精心计算输入和输出数据的格式、维度，使得每一层同上、下两层完全吻合 精心设计损失函数（代价函数）和选择回归算法 复杂的训练循环...num_cols, i+1) plot_image(i, images, labels, predictions) plt.show() # 原文中已经说明了，当前是10个元素数组表示一个数字...除了第一层之外，之后的每一层都无需指定输入样本形状。Keras会自动匹配相邻两个层的数据。这节省了开发人员大量的手工计算也不易出错。 最后，激活函数的选择成为一个参数。

52800

使用神经网络解决拼图游戏

标签是一个整数数组，表示每个拼图块的正确位置。 这个数据集包含2x2和3x3的puzzle。你可以在这里找到它。...输入是一个200x200像素的图像和标签是一个4个整数的数组，其中每个整数告诉每个片段的正确位置。...我们的目标是将这个图像输入到神经网络中，并得到一个输出，它是一个4个整数的向量，表示每一块的正确位置。 如何设计这个网络的?...代码实现 我在这个项目中使用Keras框架。以下是Keras中实现的完整网络。这看起来相当简单。...在这里，TD层将对4个输入图像应用相同的卷积层(行:5,9,13,17)。 为了使用TD层，我们必须在输入中增加一个维度，TD层在该维度上多次应用给定的层。这里我们增加了一个维度，即图像的数量。

1.4K20

【TensorFlow2.x 实践】服装分类

可以将这一层看作是堆叠图像中的像素行并将它们排成一行。该层没有学习参数。它只会重新格式化数据。 像素展平后，网络由两个层序列组成。这些是紧密连接或完全连接的神经层。...在此示例中，训练数据在train_images和train_labels数组中。1. 训练过程中该模型会学习关联图像和标签。（找到正确的对应关系，比如a图片，对应a标签，而不是对应c标签）1....让我们看一下第一个预测： predictions[0] 运行结果： 预测是由10个数字组成的数组。它们代表模型对图像对应于10种不同服装中的每一种的“置信度”。...返回一个列表列表-数据批次中每个图像的一个列表。...返回一个列表列表-数据批次中每个图像的一个列表。

69730

生成型对抗性网络入门实战一波流

根据我们自己的学习经验得知，老师的作用除了告诉你“怎么做”之外，最重要的是告诉你“错在哪”，人本身有强大的模仿能力但却没有足够的纠错能力，如果在学习时有老师及时指出或纠正你的错误，那么你的学习效果将大大增加...我们看看如何在数学上执行“把错误信息传递给生成者”，网络本质上是一个函数，他接收输入数据然后给出输出，真实图像其实对应二维数组，鉴别者网络接收该数组后输出一个值，0表示图像来自生成者，1表示图像来自真实图像...，Conv2D实际上是将维度高，数量大的数据转换为维度低，数量小的数据，例如给定一个含有100个元素的向量，如果将其乘以维度为（80， 100）的矩阵，那么所得结果就是含有80个元素的向量，于是向量的维度或分量个数减少了...,因此它的作用是将输入的二维数据不断缩小，抽取其内在规律的“精华”，而Conv2DTranspose相反，它增大输入数据的维度或分量个数，例如一维向量含有80个分量，那么乘以维度为(100,80)的数组后得到含有...训练鉴别者网络时它需要接受两种数据，一种来自真实图像，一种来自生成者网络的图像，它要训练的识别真实图像时返回值越来越接近于1，识别生成者图像时输出结果越来越接近0.在train_generator函数中

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精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉：第一部分

创建图像向量 彩色图像是 R，G 和 B 的组合。颜色可以表示为强度值，范围从0到255。...请注意，每个苹果和橘子都可以正确检测到，并且包围水果的边界框没有任何重叠。 HOG 描述符显示一个矩形的边界框，其中的梯度表示圆形图案。 桔子和苹果之间的梯度显示出相似的图案，唯一的区别是大小。...可以通过P = (8R + 16) / 3来选择初始值，但是对于给定的R，超过此值的P的值并不意味着不良表现，如先前示例中的R = 5，P = 25所示。...LBP 模式是无监督机器学习的一个很好的例子，因为我们没有用输出训练分类器。 相反，我们学习了如何调整 LBP 的参数（半径和点数）以达到正确的输出。...迭代 4 – CNN 参数调整 在此迭代中，所有参数均与上一个迭代中的参数相同，除了strides = 2，它在第一个Conv2D之后添加。

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