关于卷积神经网络笔记,并非拖延症犯了,一方面是出差几天把学习规律打乱了,一方面是知识到了一定程度需要总结,哪怕是书本上的也要确保理解,同时也翻阅了另一本深度学习入门的书籍进行印证。
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/
原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9。这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!"。 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解,因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高,代码非常简单。但这也使得大量的工作被隐藏掉,反而让人难以真正理解来龙去脉。特别是其中所使用的样本数据也已经不同,而这对于学习者,是非常重要的部分。模型可以看论文、在网上找成熟的成果,数据的收集和处理,可不会有人帮忙。 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。 这里我们把小程序也升级一下,直接把图片显示在屏幕上,不再另外保存JPG文件。这样图片看起来更快更直观。 在TensorFlow 1.x中,是使用程序input_data.py来下载和管理MNIST的样本数据集。当前官方仓库的master分支中已经取消了这个代码,为了不去翻仓库,你可以在这里下载,放置到你的工作目录。 在TensorFlow 2.0中,会有keras.datasets类来管理大部分的演示和模型中需要使用的数据集,这个我们后面再讲。 MNIST的样本数据来自Yann LeCun的项目网站。如果网速比较慢的话,可以先用下载工具下载,然后放置到自己设置的数据目录,比如工作目录下的data文件夹,input_data检测到已有数据的话,不会重复下载。 下面是我们升级后显示训练样本集的源码,代码的讲解保留在注释中。如果阅读有疑问的,建议先去原文中看一下样本集数据结构的图示部分:
在机器学习和深度学习中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
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。
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:
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
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:
《统计学习方法》中指出,机器学习的三个要素是模型,策略和优算法,这当然也适用于深度学习,而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的,先建立深度模型,然后选用策略(目标函数),采用优化器,编译和训练模型。
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)。
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。
定义解码器:输出784个神经元,使用sigmoid函数,(784这个值是输出与原图片大小一致)
之前的文章 TensorFlow的安装与初步了解,从TensorFlow的安装到基本的模块单元进行了初步的讲解。今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于手写体识别数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。 本文的程序主要分为两大模块,一个是对MNIST数据集的下载、解压、重构以及数据集的构建;另一个是构建softmax图及训练图。本程序主要是想去理解包含在这些代码里面的设计思想:TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。本文所使用的数据集和Python源代码都已经上传到我的GitHu
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库,可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等,且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此,可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后,我们描述了如何创建一些复杂的模型。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章,希望对您有所帮助!
本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先,介绍了CNN模型的基本原理和TensorFlow中的Keras API。然后,使用MNIST数据集训练了一个具有卷积层和全连接层的CNN模型。最后,通过在测试集上评估模型的性能,得到了97.3%的准确率。
深度学习在近年来取得了巨大的成功,为许多领域带来了革命性的突破。而在深度学习算法中,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)是一种十分重要且常用的模型。RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中表现出色,具有处理时序数据的能力。本文将介绍RNN的基本原理、应用领域以及一些常见的改进方法。
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
本文是根据自身构建深度学习模型总结而来,可能读起来比较干巴,但干货确实不少。闲话少叙,直接进入相关内容。
如果你正在读这篇文章,你可能接触过神经网络和TensorFlow,但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩,这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释。本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程,从而让大家对其中的一些主题有所了解。
Keras 是一个用 Python 编写的,高级的神经网络 API,使用 TensorFlow,Theano 等作为后端。快速,好用,易验证是它的优点。 官方文档传送门:http://keras.io/ 中文文档传送门:http://keras.io/zh 中文第三方文档:http://keras-cn.readthedocs.io
Keras 函数式 API 是定义复杂模型(如多输出模型、有向无环图,或具有共享层的模型)的方法。
对于图片的识别来说,全连接网络无疑节点数太多了,对于一个28*28的图片,输入节点数就达到784个,更别说一个更大的图片。所以为了实现计算的简化以及性能的优化处理这就提出了卷积神经网络。
您是否曾经想过您的神经网络实际上是如何连接不同的神经元的?如果您可以可视化所设计的模型架构,那不是很好吗?如果您可以将模型架构下载为演示时可以使用的图像,那不是很好吗?如果所有这些都为“是”,那么您来对地方了。 在本文中,我将向你展示一个Ë xciting Python包/模块/库,可用于可视化Keras模型。无论是卷积神经网络还是人工神经网络,该库都将帮助您可视化所创建模型的结构。 Keras Visualizer是一个开源python库,在可视化模型如何逐层连接方面确实很有帮助。因此,让我们开始吧。
Keras的底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow,都需要提前定义好网络的结构,也就是常说的“计算图”。
回忆起我第一次接触人工智能的时候,我清楚地记得有些概念看起来是多么令人畏惧。阅读一个关于神经网络是什么的简单解释时,很容易阅读到的是一篇科学论文,其中每一句话都是一个包含很多你从未见过的符号的公式。虽然这些论文有着令人难以置信的洞察力和深度可以帮助你建立你的专业知识,但是开始写你的第一个神经网络其实比那些听起来容易得多!
Keras是一个高层神经网络API,由纯Python编写而成。此API支持相同的代码无缝跑在CPU或GPU上;对用户友好,易于快速prototype深度学习模型;支持计算机视觉中的卷积网络、序列处理中的循环网络,也支持两种网络的任意组合;支持任意网络架构:多段输入或多段输出模型、层共享、模型共享等。这意味着Keras 本质上适合用于构建任意深度学习模型(从记忆网络到神经图灵机)兼容多种运行后端,例如TensorFlow、CNTK和Theano。
这里不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。 1. 一般使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含:
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据,其中股价随时间变化。
这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误,并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。
以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。如果你发现了有影响力的技巧,请分享。
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。
def flatten(inputs, outputs_collections=None, scope=None): """Flattens the input while maintaining the batch_size. Assumes that the first dimension represents the batch. Args: inputs: A tensor of size [batch_size, ...]. outputs_collections: Coll
深度学习允许由多层组成的计算模型,来学习具有多个抽象级别的数据表示。这些方法极大地改进了语音识别,视觉对象识别,物体检测,以及药物发现和基因组学等许多其他领域的最新技术。
对于使用已经训练好的模型,比如VGG,RESNET等,keras都自带了一个keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions的方法,有很多限制:
定义的公式只是 Computation Graph,在这执行这代码时计算还没发生,需要调用 run 方法并 feed 数据才真正执行。
本文介绍了几个深度学习模型的简单优化技巧,包括迁移学习、dropout、学习率调整等,并展示了如何用 Keras 实现。
即使我们从理论上理解了卷积神经网络,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。
神经网络于上世纪50年代提出,直到最近十年里才得以发展迅速,正改变着我们世界的方方面面。从图像分类到自然语言处理,研究人员正在对不同领域建立深层神经网络模型并取得相关的突破性成果。但是随着深度学习的进一步发展,又面临着新的瓶颈——只对成熟网络模型进行加深加宽操作。直到最近,Hinton老爷子提出了新的概念——胶囊网络(Capsule Networks),它提高了传统方法的有效性和可理解性。
文件下载:https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229828
图像分类涉及到决定哪些输入的图像所属的类别,例如识别照片作为一个包含"apples"或"oranges"或"香蕉。" 图像分类的两种最常见方法是使用标准的深度神经网络 (DNN),或使用卷积神经网络 (CNN)。在本文中我将介绍 DNN 方法中,使用 CNTK 库。
fashion MNIST数据集可以从Github获取。它包含10种类别的灰度图像,共7000个,每个图像的分辨率均为28x28px。下图以25张带有标签的图片向我们展示了该数据集中的数据。
机器之心整理 参与:思源 今年 1 月 12 日,Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注,他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。而昨日,François Chollet 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成!他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力,也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量。 这一次发布的是 Keras 官方中文文档,它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中,虽然目前已经
1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4
下载本书代码和电子书:https://www.jianshu.com/p/4a94798f7dcc
在使用Python进行数据分析和处理时,我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩,但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前,我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
用TensorFlow框架搭建神经网络已经是大众所知的事情。今天我们来聊一聊如何用TensorFlow 对数据进行特征工程处理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云