拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构，像逻辑回归、感知机等线性模型的拟合能力是有限的，连xor函数都拟合不了，那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢？...如何选择合适的激活函数？ 如果一个函数能提供非线性转换（即导数不恒为常数），可导（可导是从梯度下降方面考虑。可以有一两个不可导点, 但不能在一段区间上都不可导）等性质，即可作为激活函数。...对于上述问题，也就有了leaky ReLU，它能够保证z小于零是梯度不为0，可以改善RELU导致神经元稀疏的问题而提高学习速率。...# Keras 简单实现RBF from keras.layers import Layer from keras import backend as K class RBFLayer(Layer):...，它很自然地输出表示具有 n个可能值的离散型随机变量的概率分布。
有了张量、运算、变量和各种数据结构，就可以开始自定义模型和训练算法啦！ 自定义模型和训练算法 先从简单又常见的任务开始，创建一个自定义的损失函数。...如果愿意的话，可以手动创建变量。Keras会跟中任何被设为属性的tf.Variable（更一般的讲，任何“可追踪对象”，比如层和模型）。...笔记：Keras能无缝处理变量持久化。 当用简单函数定义指标时，Keras会在每个批次自动调用它，还能跟踪平均值，就和刚才的手工处理一模一样。...如果想创建一个没有任何权重的自定义层，最简单的方法是协议个函数，将其包装进keras.layers.Lambda层。...说白了：创建keras.Model类的子类，创建层和变量，用call()方法完成模型想做的任何事。假设你想搭建一个图12-3中的模型。 ?
反向传播和随机梯度下降的区别 在 Keras 中展示深度学习模型训练历史 Keras 深度学习模型中的丢弃正则化 评估 Keras 中深度学习模型的表现 如何评估深度学习模型的表现 小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小...和 ARIMA 的历史规模敏感性分析的预测技巧 用于测试简单的时间序列预测模型，以便不会欺骗自己 标准多变量，多步骤和多站点时间序列预测问题 如何使用 Python 检查时间序列数据是否是平稳的 将...在 Python 中如何调优 XGBoost 的多线程支持 如何配置梯度提升算法 使用 Python 和 XGBoost 为梯度提升准备数据 如何使用 Python 和 scikit-learn 开发您的第一个...XGBoost 模型 如何使用 Python 和 XGBoost 评估梯度提升模型 使用 Python 和 XGBoost 的特征重要性和特征选择 浅谈机器学习的梯度提升算法 应用机器学习的杀器：XGBoost...温和简介 应用机器学习中 XGBoost 的温和介绍 如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost 如何使用 Python 和 XGBoost 保存梯度提升模型 从梯度提升开始，比较
为了记录和获得前向通过的梯度，装饰器函数和损失函数都在tf.GradientTape上下文管理器中运行，可以从中计算梯度并将其应用于模型变量。...梯度下降有三种： 批量梯度下降，其中所有数据都呈现给模型以供学习 小批量梯度下降，其中将一批数据提供给模型以供学习 随机梯度下降，其中提供随机采样的数据以训练模型 在这里，由于大型数据集的硬件内存限制，...从 TF 2.0 开始，建议仅使用与线性分类器，DNN 分类器，组合 DNN 线性分类器和梯度提升树打包在一起的丰富的预制估计器 API 集。 这些模型已准备就绪，可以广泛使用。...… 顺序 API 顺序 API 是创建 TF 模型并提供大约 70-75% 模型类型的最简单方法。...这样可以确保将所有计算结果记录在梯度磁带上。 然后，针对模型中的所有可训练变量计算梯度。 一旦计算出梯度，就可以在将其传递给优化器以将其应用于模型变量之前执行任何所需的梯度截断，归一化或变换。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。 机器学习也是一样，模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能。...二，优化器的使用 优化器主要使用apply_gradients方法传入变量和对应梯度从而来对给定变量进行迭代，或者直接使用minimize方法对目标函数进行迭代优化。...，在计算梯度时计算的是向前走一步所在位置的梯度。
损失 十一、梯度下降与数值优化 - - 使用程序最小化损失 梯度下降 凸性 随机梯度下降法 十二、概率与泛化 - - 随机变量 期望和方差 风险 十三、线性模型 - -...100% 如何配置梯度提升算法 在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备 如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型...@tabeworks 如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型 在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择 浅谈机器学习的梯度提升算法 应用机器学习的...XGBoost 简介 @tabeworks 100% 如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost 如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型 从梯度提升开始...XGBoost 模型 在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率 如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小 如何在 Python 中使用 XGBoost
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。...在声明tf.train.Saver类使可以提供一个列表来指定需要保存或加载的变量，同时该类也可以在保存或加载变量时支持对变量的重命名。...你可以向已经存在的图中加入任何的网络结构。 import keras Keras 有两种不同的建模方式： Sequential models：这种方法用于实现一些简单的模型。...因此，权重 w 的值应该是 3。 我们使用简单的梯度下降来作为优化器，均方误差（MSE）作为损失值。...Keras API 如果对于简单的模型和问题，那么序列模型是非常好的方式。
梯度提升机与随机森林类似，是一种基于集成弱预测模型的机器学习技术，通常是决策树。 它使用梯度提升，一种通过迭代训练新模型来改进任何机器学习模型的方法，这些新模型专门解决前一模型的弱点。...它是一个 Python 范围，将在其中运行的张量操作“记录”为计算图（有时称为“磁带”）。然后可以使用此图检索任何输出相对于任何变量或一组变量（tf.Variable类的实例）的梯度。...Keras 是一个基于 TensorFlow 的 Python 深度学习 API，提供了一种方便的方式来定义和训练任何类型的深度学习模型。...因为预先存储计算任何东西相对于任何东西的梯度所需的信息将会太昂贵。为了避免浪费资源，磁带需要知道要观察什么。可训练变量默认会被监视，因为计算损失相对于一组可训练变量的梯度是梯度磁带最常见的用法。...3.5.4 一个端到端的示例：在纯 TensorFlow 中的线性分类器 你已经了解了张量、变量和张量操作，也知道如何计算梯度。这足以构建基于梯度下降的任何机器学习模型。而你只是在第三章！
自举聚合集成的本质 机器学习堆叠集成的本质 如何使用 Python 开发额外树集合 Python 中的极限梯度提升（XGBoost）集成 如何在 Python 中开发特征选择子空间集成 如何在 Python...中开发梯度提升机集成 将 Sklearn、XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 用于梯度提升 Python 中的生长和修剪集成 Python 中基于直方图的梯度提升集成 开发对集成学习如何工作的直觉...如何开轻量梯度提升机（LightGBM）集合 什么是机器学习中的元学习？...中从零开始的简单遗传算法 Python 中从零开始的模拟退火 Python 中从零开始的随机爬山 随机优化算法的简单介绍 如何选择优化算法 Python 中的单变量函数优化 Python 中函数优化的可视化...最大似然估计线性回归的简单介绍 使用最大似然估计的逻辑回归入门 马尔可夫链蒙特卡罗的温和介绍 机器学习最大后验概率的温和介绍 蒙特卡罗采样的温和介绍 使用 AIC、BIC 和 MDL 的概率模型选择
Eager Execution 目录 1.设置和基本用法 2.动态控制流 3.构建模型 4.Eager训练 计算梯度训练模型变量和优化器5.在Eager Execution期间将对象用于状态 变量是对象基于对象的保存面向对象的指标...3.构建模型许多机器学习模型通过组合层来表示。在将 TensorFlow 与 Eager Execution 结合使用时，您可以编写自己的层或使用在 tf.keras.layers 程序包中提供的层。...虽然您可以使用任何 Python 对象表示层，但 TensorFlow 提供了便利的基类 tf.keras.layers.Layer。...tf.keras.layers 类创建并包含自己的模型变量，这些变量与其层对象的生命周期相关联。要共享层变量，请共享其对象。...) # => [-1.0]自定义梯度自定义梯度是在 Eager Execution 和 Graph Execution 中覆盖梯度的一种简单方式。在正向函数中，定义相对于输入、输出或中间结果的梯度。
与Python协作：Keras没有单独的模型配置文件类型（作为对比，caffe有），模型由python代码描述，使其更紧凑和更易debug，并提供了扩展的便利性。...如果你曾经使用过此前的其他版本Keras。你或许会关心1.0的新特性。 泛型模型：简单和强大的新模块，用于支持复杂深度学习模型的搭建。 更优秀的性能：现在，Keras模型的编译时间得到缩短。...现在，基于Theano的RNN也可以被展开，以获得大概25%的加速计算。 测量指标：现在，你可以提供一系列的测量指标来在Keras的任何监测点观察模型性能。...更优的用户体验：我们面向使用者重新编写了代码，使得函数API更简单易记，同时提供更有效的出错信息。 新版本的Keras提供了Lambda层，以实现一些简单的计算任务。 ......笼统的说，符号主义的计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”，计算图规定了各个变量之间的计算关系。
提供开箱即用的高性能。 从用户模型代码之中解耦，这样可以轻松切换策略。 支持 Custom Training Loop，Estimator，Keras。 支持 eager excution。...下面是一段代码，执行该代码会创建一个非常简单的带有一个 Dense 层的 Keras 模型： mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()...MirroredStrategy 负责将模型的训练复制到可用的 GPU 上，以及聚合梯度等。...下面我们将用一个简短的代码段说明此用例，其中的简单训练样本使用与之前相同的 Keras 模型。首先，在该策略的作用域内创建模型和优化器。这样可以确保使用此模型和优化器创建的任何变量都是镜像变量。...我们将使用 tf.GradientTape 来计算梯度，并使用优化器来应用这些梯度以更新模型变量。
，于其自身而言，它也是一个强大的库，几乎能在任何情况下使用，从简单的logistic回归到建模并生成音乐和弦序列或是使用长短期记忆人工神经网络对电影收视率进行分类。...同时我们应该注意到，尽管Theano使用Cython和CUDA对其性能大大提升，但你仍然可以仅仅使用Python语言来创建几乎任何类型的神经网络结构。...，如随机梯度下降。...目前它支持并提供的功能有： 构建参数化Theano运算，称之为“bricks”。 在大型模型中使用模式匹配来选择变量以及“bricks”。 使用算法优化模型。 训练模型的保存和恢复。...它的开发侧重于实现快速试验和创造新的深度学习模型。 如果你需要具有以下功能的深度学习库，采用Keras就恰到好处： 可以很容易地、快速地建立原型（通过总体模块化，极简化并且可扩展化）。
这可不像公园散步那么简单，可能碰到下面这些问题： 你将面临棘手的梯度消失问题（或相关的梯度爆炸问题）：在反向传播过程中，梯度变得越来越小或越来越大。...先将所有复用的层冻结（即，使其权重不可训练，梯度下降不能修改权重），然后训练模型，看其表现如何。然后将复用的最上一或两层解冻，让反向传播可以调节它们，再查看性能有无提升。...另一个速度提升的方法是使用更快的优化器，而不是常规的梯度下降优化器。...第二，作者介绍了一种称为MC dropout的方法，它可以提升任何训练过的dropout模型的性能，并且无需重新训练或修改，对模型存在的不确定性提供了一种更好的方法，也很容易实现。...总之，MC dropout是一个可以提升dropout模型、提供更加不准确估计的神奇方法。当然，因为在训练中仍然是常规dropout，它仍然是一个正则器。
从2016年开源起，微软就宣传CNTK的性能明显高于Caffe、Theano、TensoFlow等其它的一些热门工具，当然也提供了基于英伟达cuDNN的一到多GPU加速支持。...CNTK在2.0的多个Beta和RC版本中逐步更新了面向Python、C++、C#、Java等语言的API支持，对Keras的后端支持，Python示例和教程、自动安装等等一大堆新功能，接着在2.1中把...AI研习社把更新内容简单介绍如下： CNTK 2.3 更新重点 对ONNX标准的更好支持（关于ONNX看这里http://t.cn/Rpbv0JH） 分布式训练支持切换到NCCL2，带来更好的性能（...对于某些模型，训练速度可以提升5倍以上； 提升验证性能，移除了许多不需要的验证检查； CPU 卷积中更多地使用MKL-ML，AlexNet的训练速度可以提升4倍； Linux的正式版CNTK-GPU会默认使用...提升了梯度稀疏时Adadelta的更新速度。现在每次更新的运行时间和梯度中不为零的元素的数量成正比。对于在单个GPU上运行的带有高维稀疏输入（大约2百万特征）的前馈模型，性能可以提升5倍。
它将我们定义的简单层序列转换为高效的矩阵变换系列，其格式应在 GPU 或 CPU 上执行，具体取决于 Keras 的配置方式。 将编译视为网络的预计算步骤。 定义模型后始终需要编译。...您可以查看 Keras 支持的损失函数套件。 最常见的优化算法是随机梯度下降，但 Keras 还支持其他最先进的优化算法的套件。...这将提供对网络表现的估计，以便对未来看不见的数据进行预测。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...这就像使用新输入模式数组调用模型上的predict（）函数一样简单。 例如： 1predictions = model.predict(x) 预测将以网络输出层提供的格式返回。...如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
平淡的天 100% 二十、估计方法 平淡的天 100% 二十一、Beta 和二项 @lvzhetx 100% 二十二、预测 50% 二十三、联合正态随机变量 @JUNE951234 二十四、简单线性回归...在 Keras 展示深度学习模型训练历史 基于 Keras 的深度学习模型中的dropout正则化 评估 Keras 中深度学习模型的表现 如何评价深度学习模型的技巧 小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小...中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备 如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型 如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型...如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型 从梯度提升开始，比较 165 个数据集上的 13 种算法 在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn...进行随机梯度提升 如何使用 Amazon Web Services 在云中训练 XGBoost 模型 在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率 如何在 Python
但是在选择Keras和Pytorch时，你应该记住它们的几个方面。 (1)定义模型的类与函数 为了定义深度学习模型，Keras提供了函数式API。...与Keras类似，Pytorch提供给你将层作为构建块的能力，但是由于它们在Python类中，所以它们在类的init_()方法中被引用，并由类的forward()方法执行。...当然，如果你从来不需要实现任何奇特的东西，那么Keras就会做得很好，因为你不会遇到任何TensorFlow的障碍。但是如果你有这个需求，那么Pytorch将会是一个更加好的选择。...(3)训练模型 用Keras训练模特超级简单!只需一个简单的.fit()，你就可以直接去跑步了。...在这方面的优势在于它的简单性和良好的默认设置 选择框架的一般建议 我通常给出的建议是从Keras开始。
回测模型 - 任何交易策略中非常关键的一步 5. 优化 - 找到合适参数 我们的神经网络的输入数据是过去十天的股票价格数据，我们用它来预测明天的股票价格数据。...同样，keras使它变得简单，只需要以下代码： model.fit(X_train, Y_train, epochs=100) 一旦适合我们的模型，我们需要根据我们的测试数据对其进行评估，以了解它的执行情况...，keras要求输入数据具有某些尺寸，由你的模型决定。...下面显示了我的LSTM模型在预测2月份Apple股票价格时的表现 ? 对于没有优化的简单LSTM模型，这是非常好的预测。...有几种方法可以搜索这些理想的超参数，从网格搜索到随机方法。 我强烈认为，学习优化模型可以将您的机器学习知识提升到新的水平，因此，我将挑战你提出一个优于上图中显示的性能的优化模型。
编辑：编辑部 【新智元导读】今天，备受广大开发者欢迎的深度学习框架Keras，正式更新了3.0版本，实现了对PyTorch和JAX的支持，同时性能提升，还能轻松实现大规模分布式训练。...TensorFlow可以对每个变量进行更精细的控制，而Keras提供了易用性和快速原型设计的能力。 对于一些开发者来说，Keras省去了开发中的一些麻烦，降低了编程复杂性，节省了时间成本。...它能够动态选择为模型提供最佳性能的后端，而无需对代码进行任何更改，这意味着开发者可以以最高效率进行训练和服务。 - 为模型解锁生态系统可选性。...如果你在Keras 3中实现了它，那么任何人都可以立即使用它，无论他们选择的框架是什么（即使他们自己不是Keras用户）。在不增加开发成本的情况下实现2倍的影响。 - 使用来自任何来源的数据管道。...自动微分：在训练过程中，Keras使用后端引擎（TensorFlow等）提供的自动微分来计算梯度。这一过程对用户而言是透明的。
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