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用神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”

在第二步中使用TensorFlow Keras从简易图形化编程工具到异或逻辑运算训练神经网络。 最后比较两种方法。将Keras神经网络分解为布尔组件，发现逻辑设置与第一步中构造的神经网络不同。...自底向上构造异或运算神经网络（XOR NN） 异或运算是由映射定义的布尔函数， XOR (0,0) = XOR (1,1) = 0 XOR (1,0) = XOR (0,1) = 1 为异或运算构造一个已知的神经网络或谷歌标识列...异或运算的神经网络 输送可能的输入配置并检查输出(本文使用Excel工作表)。分别得到有效的(0,0)、(1,1)的0.0072以及(0,1)、(1,0)的0.9924。...使用TensorFlow Keras构建异或神经网络 Keras是一个功能强大且易于使用的神经网络库。上一节中建立了一个三层的2-2-1模型，并与之前建构的神经网络进行了比较。...也就是说，若一个人知道异或运算的所有表示形式，Keras 神经网络就不会有其他价值。 此外，对于更复杂的神经网络，将权值转换为显式算法或公式并不容易。

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    DeepMind重磅：神经算术逻辑单元，Keras实现

    研究人员开发了一种新的模块，可以与标准的神经网络结构（如LSTM或convnet）结合使用，但偏向于学习系统的数值计算。他们的策略是将数值表示为没有非线性的单个神经元。..., ALU）是中央处理器的执行单元，是所有中央处理器的核心组成部分，由与门和或门构成的算数逻辑单元，主要功能是进行二进制的算术运算，如加减乘。...这可以防止层在将输入映射到输出时更改数字表示的比例，这意味着无论将多少个操作链接在一起，它们在整个模型中都是一致的。我们通过以下方式鼓励W内的0，1和-1来改善简单线性层的归纳偏差。...NALU由两个NAC单元（紫色单元）组成，这两个单元由学习的S形门g（橙色单元）内插，这样如果加/减子单元的输出值应用权重为1（on），则乘法/除法子单元为0（off），反之亦然。...我们已经展示了NAC和NALU是如何在广泛的任务领域中纠正这两个缺点的，它促进了数字表示和在训练过程中观察到的范围之外的数值表示函数。然而，NAC或NALU不太可能是每个任务的完美解决方案。

    1.1K20

    TF-char6-神经网络

    = 256 定义权值矩阵W的shape为[784,256]，并采用正态分布初始化W; 偏置向量b的shape定义为[256] 在计算完X@W后相加即可，最终全连接层的输出O的shape为[2,256]，...输出层设计 四种设计 根据输出值的区间来进行分类： o \in R^d输出属于整个实数区间，如正弦函数曲线预测、年龄的预测、股票的走势预测等 o \in [0,1]输出值落在[0,1]之间，如图片的像素归一化到...[0,1]之间 o \in [0,1], \sum_io_i=1，输出值落在[0,1]之前，且所有的的输出值之和为1。...通过添加Softmax函数来实现功能 o \in [-1,1]输出值在[-1,1]，使用tf.tanh(x)来实现 ?...Softmax函数，设置成True loss = keras.losses.categorical_crossentropy(y_onehot,z,from_logits=True) loss = tf.reduce_mean

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    基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

    本文为AI研习社编译的技术博客，原标题 A Comprehensive guide to Fine-tuning Deep Learning Models in Keras （Part I），作者为...我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...ImageNet 或 CIFAR 等常见数据集上的预训练权重。...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。

    1.4K10

    【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

    为True，表示接收到了原始的logits，为False表示输出层经过了概率处理（softmax） label_smoothing：[0,1]之间浮点值，加入噪声，减少了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重...为True，表示接收到了原始的logits，为False表示输出层经过了概率处理（softmax） label_smoothing：[0,1]之间浮点值，加入噪声，减少了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重...为True，表示接收到了原始的logits，为False表示输出层经过了概率处理（softmax） label_smoothing：[0,1]之间浮点值，加入噪声，减少了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重...为True，表示接收到了原始的logits，为False表示输出层经过了概率处理（softmax） label_smoothing：[0,1]之间浮点值，加入噪声，减少了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重...如果提供了二进制（0或1）标签，会将其转换为-1或1 参数： reduction：传入tf.keras.losses.Reduction类型值，默认AUTO，定义对损失的计算方式。

    1.8K20

    LSTM 08：超详细LSTM调参指南

    8.3.1 数值缩放 评估不同数据值缩放方案对模型性能的影响。记住更新第一个隐藏层和/或输出层上的激活函数，以处理作为输入提供或作为输出预测的值的范围。...常用的存储单元数如100或1000，可能是一时兴起选的。下面的例子，网格搜索第一个隐藏的LSTM层中具有少量重复（5）的存储单元1、5或10的数量。可以用这个例子作为自己实验的模板。...例如，LSTM对输入使用sigmoid激活函数，因此输入的比例通常为0-1。序列预测问题的分类或回归性质决定了在输出层中使用的激活函数的类型。...这是因为它结合了AdaGrad和RMSProp方法的最佳属性，自动为模型中的每个参数（权重）使用自定义学习率。此外，在Keras中实施Adam会对每个配置参数使用最佳初始值。...与dropout情况下的百分比不同，可以使用正则化类，如LI、L2或L1L2正则化。建议使用L1L2并使用介于0和1之间的值，这些值还允许模拟LI和L2方法。

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    【算法】四叉树并集

    请你返回一个表示 n * n 二进制矩阵的四叉树，它是 quadTree1 和 quadTree2 所表示的两个二进制矩阵进行 按位逻辑或运算 的结果。...四叉树格式： 输出为使用层序遍历后四叉树的序列化形式，其中 null 表示路径终止符，其下面不存在节点。 它与二叉树的序列化非常相似。唯一的区别是节点以列表形式表示 [isLeaf, val] 。...由四叉树所表示的二进制矩阵也已经给出。 如果我们对这两个矩阵进行按位逻辑或运算，则可以得到下面的二进制矩阵，由一个作为结果的四叉树表示。...然后求，两棵树各自形成的小格子做逻辑或运算，最终将结果保存到同样的四叉树中并返回。 这个逻辑或运算是当前两棵树相同位置的值的或运算。 题目讲解完毕，那就是怎么来计算了。...，设置quadTree1.IsLeaf = false,如果四个子节点都是叶子节点并且值都相同，则将当前节点设为叶子节点，并改变当前节点值以及置空四个叶子节点。

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    How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 译文

    How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed...在Keras中遇到这种困难的其中一个原因是使用了TimeDistributed装饰器层，并且需要一些LSTM层来返回序列而不是单个值。...批大小(或批尺寸，batch size)被设置为迭代次数(epoch)中的样本数量，以避免必须手动配置LSTM处于有状态(模式)和管理状态的重置，尽管(这些操作)在每个样本被显示给网络之后，为了更新权重可以很容易地完成...我们可以看到LSTM层有140个参数，如上一节所述。 LSTM单元已被瘫痪掉，并且将各自输出一个单值，向完全连接的层提供5个值的向量作为输入。时间维度或序列信息已被丢弃，并坍缩成5个值的向量。...这通常意味着您需要在TimeDistributed 装饰的Dense层之前配置上一个LSTM图层以返回序列(例如，将“return_sequences”参数设置为“True”)。 输出将是3D。

    1.6K120

    如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks

    Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络...在Keras中遇到这种困难的其中一个原因是使用了TimeDistributed装饰器层，并且需要一些LSTM层来返回序列而不是单个值。...批大小(或批尺寸，batch size)被设置为迭代次数(epoch)中的样本数量，以避免必须手动配置LSTM处于有状态(模式)和管理状态的重置，尽管(这些操作)在每个样本被显示给网络之后，为了更新权重可以很容易地完成...我们可以看到LSTM层有140个参数，如上一节所述。 LSTM单元已被瘫痪掉，并且将各自输出一个单值，向完全连接的层提供5个值的向量作为输入。时间维度或序列信息已被丢弃，并坍缩成5个值的向量。...这通常意味着您需要在TimeDistributed 装饰的Dense层之前配置上一个LSTM图层以返回序列(例如，将“return_sequences”参数设置为“True”)。 输出将是3D。

    3.9K110

    深度学习基础知识（六）--LPCNet之GRU稀疏化

    GRU（门控循环单元）流程GRU的整个流程如下图所示：图片H_{t-1}重置门和更新门：重置门和更新门的输入为当前时刻输入 和上一个时刻隐藏状态 ,通过全连接层和激活层得到输出Z_t和 ,sigmoid...激活所以值域0,1。...图片图片候选隐藏状态：当前时刻 和上一时刻隐藏状态做乘法，结果和当前时刻输入结合，通过全连接和激活得到当前时刻候选隐藏状态,激活为tanh，s所以值域[-1,1]。...H_t = Z_{t} \cdot H_{t-1} + (1-Z_t) \cdot \widetilde{H_t} 以上就是GRU的流程,其中W为权重参数，B为偏差参数，具体参数量我们在下一节详细介绍。...GRU（门控循环单元）实现keras实现GRU源码：https://github.com/keras-team/keras/blob/v2.10.0/keras/layers/rnn/gru.py#L394

    1.5K50

    神经网络的数学基础

    在numpy中，一个float32,或float64类型的数字是一个标量。可以通过tensor的ndim属性查看tensor的维度；张量的维度为0，同时维度也称为秩rank。...基于梯度的优化算法 神经网络层对输入进行的数学转换为： \(output = relu(dot(W, input) + b)\) 张量\(W\)和张量\(b\) 是网络层的参数，被称为网络层的权重系数或者可训练参数...随机梯度下降 一个可微分函数，理论上能够找到它的最小值：最小值点导数为0，所以需要找到所有导数为0的点，然后相互比较找到最小值。 神经网络中，意味着找到一组权重值，使损失函数最小。...mini-batch SGD可以描述为以下四步： 获得训练数据X，y的一个batch 批量； 前向传播得到批量X上的预测值y_pred; 计算当前批量下的损失值：计算y_pred和y之间的差异度； 沿着梯度反方向移动权重系数...小结 学习指在训练数据上找到一组权重值使得损失函数最小； 学习过程：在小批量数据上计算损失函数对应权重系数的梯度值；之后权重系数沿着梯度的反方向移动； 学习过程的可能性是基于神经网络是一系列张量操作，因此能够使用导数的链式法则计算损失函数对应权重系数的梯度值

    1.3K50

    深度学习从小白到入门 —— 基于keras的深度学习基本概念讲解

    （2）引入非线性函数 异或是一种基于二进制的位运算，用符号XOR 表示(Python中的异或操作符为 ^ )，其运算法则是对运算符两侧数的每一个二进制位，同值取0，异值取1。...0的阈值函数： if AX+BY > 0: H = 1 else: H = 0 图中线的数字表示权重值， - 对于(1,1)的点，第二层从左到右隐藏层的值分别为(1,1,1),最后输出为...(1,1,1)*(1,-2,1)=0； - 对于(0,0)的点，第二层从左到右隐藏层的值分别为(0,0,0),最后输出为(0,0,0)*(1,-2,1)=0； - 对于(1,0)的点，第二层从左到右隐藏层的值分别为...(1,0,0),最后输出为(1,0,0)*(1,-2,1)= 1； - 对于(0,1)的点，第二层从左到右隐藏层的值分别为(0,0,1),最后输出为(0,0,1)*(1,-2,1)= 1； first_hidder_layer_table...我们观察一下第一个隐含层，其总共有三个维度，三个权重值，从输入层到第一层，实际上，就是从将一个二维的数组变成一个三维数组，从而实现线性切分。

    68720

    ML Mastery 博客文章翻译（二）20220116 更新

    中对图像像素归一化、居中和标准化 如何将深度学习用于人脸检测 如何在 Keras 中将 VGGFace2 用于人脸识别 如何在 Keras 中将 Mask RCNN 用于照片中的对象检测 如何在 Keras...中将 YOLOv3 用于对象检测 如何使用 Keras 训练对象检测模型 如何使用测试时间扩充做出更好的预测 在 Keras 中将计算机视觉模型用于迁移学习 如何在卷积神经网络中可视化过滤器和特征图...如何使用数据缩放提高深度学习模型的稳定性和表现 如何利用迁移学习来提高深度学习神经网络的表现 如何利用 Keras 中的活动正则化减少泛化误差 如何在 Keras 中利用权重衰减减少神经网络的过拟合...如何在 Keras 中利用权重约束减少过拟合 如何在 Keras 中利用丢弃正则化减少过拟合 适时使用提前停止来停止神经网络的训练 数据集大小对深度学习模型技巧和表现评估的影响 如何提高深度学习表现 如何避免深度学习神经网络中的过拟合...Weka 处理机器学习数据中的缺失值 如何在 Weka 中运行你的第一个分类器 如何在 Weka 中调整机器学习算法 在 Weka 中为更好的预测使用提升、装袋和混合集成 如何在 Weka 中加载 CSV

    4.4K30

    教程 | 如何用30行JavaScript代码编写神经网络异或运算器

    这两个值是 1 和 0，用绿色表示。偏置值是 -2，用棕色表示。 首先，这两个输入与它们的权重（weight）相乘，即蓝色的数字 7 和 3。最后我们将这两个值与偏置加到一起就得到了红色的 5。...训练神经网络的目的是让它能够进行泛化，比如识别手写的数字或垃圾邮件。实现很好的泛化涉及为整个网络找到合适的权重和偏置值，就像我们上面案例中的蓝色和棕色数字。...每一次我们都前向和反向传播 4 次，为该网络输入 4 组可能的输入：[0,0] [0,1] [1,0] [1,1]。...然后网络使用这个比较为基础来校正自己的权重和偏置值，这样让自己的下一次猜测更加正确一点。...])); -> [0.012950087641929467] 如果我们将这些值四舍五入到最近的整数，我们就得到了正确的异或运算结果。

    74390

    一文详解RNN及股票预测实战(Python)！

    它专门用于处理序列数据，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。...可用于按主题生成文章或音乐等。 （3）many to one：输入是序列，输出不是序列（为单个值）。常用于文本分类、回归预测。 （4）many to many：输入和输出都是不定长的序列。...假设各时间步的状态h的维度为2，h初始值为[0,0]，输入x和输出o维度为1。..., 2.0]输入全连接的隐藏层，隐藏层的权重矩阵U 为[[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6]]，偏置项b1为[0.1, -0.1]，经过隐藏层的矩阵运算为：h(t-1...(t)的过程 隐藏层输出状态h(t)为[0.86, 0.884]，输出层权重矩阵 为[[1.0], [2.0]]，偏置项b1为[0.1], h(t)经由输出层的矩阵运算为：h(t) * V +偏置项

    1.2K40

    机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）

    为简化起见，我们将仅使用两个输入特征(X_1和X_2)，即"最差区域(worst area)"和"平均对称性(mean symmetry)"用于分类。Y是二值的，为0(恶性)或1(良性)。...通常，我们使用熵来表示无序或不确定性。测量具有概率分布p(X)的随机变量X： ? 负号用于使最后的结果为正数。 概率分布的熵值越大，表明分布的不确定性越大。同样，一个较小的值代表一个更确定的分布。...在model.compile()语句中将损失函数指定为' categorical_crossentropy ': # 导入包 from keras.layers import Dense from keras.models...import Sequential from keras.optimizers import adam #alpha设置为0.001，如adam优化器中的lr参数所示 # 创建模型 model_alpha1...adam # alpha设置为0.001，如adam优化器中的lr参数所示 # 创建模型 model_alpha1 = Sequential() model_alpha1.add(Dense(50,

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    你必须知道的神经网络基础，文末有福利！

    这里，w是权重向量，wx是点积（译者注：也称内积、数量积或标量积） ， b是偏差。如果你还记得基础的几何知识，就应该知道wx+b定义了一个边界超平面，我们可以通过设置w和b的值来改变它的位置。...Keras提供了几个选择，其中最常用的选择如下所示。 • random_uniform：初始化权重为（–0.05，0.05）之间的均匀随机的微小数值。换句话说，给定区间里的任何值都可能作为权重。...这种方法似乎非常直观，但是它要求权重（和/或偏差）的微小变化只会在输出上产生微小变化。...如图1.3所示，当输入在(−∞,∞)的区间上变化时，位于（0,1）区间上的输出值变化很小。从数学的角度讲，该函数是连续的。典型的sigmoid函数如图1.3所示。 ?...换句话说，以sigmoid为激活函数的神经元具有和感知机类似的行为，但它的变化是渐进的，输出值如0.553 9或0.123 191非常合理。在这个意义上，sigmoid神经元可能正是我们所要的。

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    最终章 | TensorFlow战Kaggle“手写识别达成99%准确率

    改进方案 1、 使用Keras框架，而不是用TensorFlow自己实现，提升编程效率 2、增加网络的深度，这里增加到了20层 3、每次卷积完之后，加入规范层 4、使用最新的SELU激活函数，这是Sepp...，把一个区域简化成一个数值，可以取最大值、最小值、平均值。...4、softmax与 sigmoid 激活函数的区别 sigmoid将一个real value映射到（0,1）的区间（当然也可以是（-1,1）），这样可以用来做二分类。...softmax把一个k维的real value向量（a1,a2,a3,a4….）映射成一个（b1,b2,b3,b4….）其中bi是一个0-1的数值，b1到bn累加为1，然后可以根据bi的大小来进行多分类的任务，如取权重最大的一维...不选择MSE的原因是，使用MSE在Y取较大值时，权重和偏置的更新速度会很慢，而用交叉熵作为损失函数可以克服这个问题 代码实现 ? 1、加载数据集，对数据集进行处理，把输入和结果进行分开 ?

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