实施不确定性 此时，您可能会想：“这听起来不错，但我如何在我的模型中实现不确定性呢？“。...不过，现在，在我们现有的工作中集成概率视角的实用技术是一个很好的开始! Monte Carlo dropout....最后，测量迭代之间的方差。这是模型的不确定性。 直观上我是这样想的:你的预测随着模型的微小结构变化波动得越多，预测的不确定性就越大。 实现Monte Carlo dropout非常简单。...我们发现50-100次Monte Carlo dropout退出迭代产生了令人满意的结果。 后来，我们有了一个场景，我们需要在智能手机上本地运行一个图像识别任务，作为AR应用程序的一部分。...Monte Carlo dropout是一种易于实现的近似贝叶斯不确定性的技术，但对于该近似是否确实准确仍存在一些分歧。
ReLU是使用最广泛的激活函数。如果 X 为正，则输出 X，否则为零。ReLU 常用于隐藏层的激活函数。 13、什么是超参数？ 这是另一个经常被问到的深度学习面试问题。...如果学习率设置得太高，由于权重的急剧更新，这将导致损失函数出现不希望的发散行为。可能导致模型无法收敛，甚至发散(网络无法训练)。 15、什么是Dropout和BN?...BN是一种通过对每一层的输入进行规范化，变为平均为0，标准差为1的正态分布，从而提高神经网络性能和稳定性的技术。 16、批量梯度下降和随机梯度下降的区别是什么?...为了防止过拟合和欠拟合，您可以重新采样数据来估计模型的准确性(k-fold交叉验证)，并通过一个验证数据集来评估模型。 18、如何在网络中初始化权值? 一般情况下都使用随机初始化权值。...长-短期记忆(LSTM)是一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖关系。LSTM网络有三个步骤: 网络决定忘记什么，记住什么。 它有选择地更新单元状态值。 网络决定当前状态的哪一部分可以输出。
什么是TensorFlow Probability？ 我们的机器学习概率工具为TensorFlow生态系统中的概率推理和统计分析提供了模块化抽象。 ?...它由TensorFlow Probability团队构建和维护，现在是TensorFlow的核心，tf.linalg的一部分。...第3层：概率推理 马尔可夫链Monte Carlo（tfp.mcmc）：通过抽样逼近积分的算法。...蒙特卡洛（tfp.monte_carlo）：用于计算蒙特卡罗期望值的工具。...示例： 使用EDWARD2构建线性混合效应模型 线性混合效应模型是一种对数据中结构化关系进行建模的简单方法。
Keras 是一个更高级框架，建立在 Theano 或 TensorFlow 之上。 如果你需要更多关于选择框架的建议，请参见斯坦福大学 CS231n 课程的第 12 讲。...★★★ Torch 中的 CIFAR-10 准确性为 92.45%——在 Torch 中实现带有批量归一化层（batch normalization layers）的 VGG-Net 网络 ★ 残差网络...：用于自然语言建模的循环神经网络 ★★ Tensorflow 中的循环神经网络 ★★ 理解并实现 Deepmind 的 DRAW 模型 ★★★ LSTM 的实现说明 ★★ karpathy 的 char-rnn...一般说来关于 PGM 的书籍和课程有很多。这里我们提出的是：在深度学习中如何应用这些模型。...金融线性模型（Linear Factor Models）——概率模型的第一步 ★★★ 16. 深度学习的结构化概率模型 ★★★ 17. 蒙特卡洛（Monte Carlo）方法 ★★★ 18.
谷歌的机器学习概率工具为 TensorFlow 生态系统中的概率推理和统计分析提供模块抽象。 ? TensorFlow Probability 的结构示意图。...它由 TensorFlow Probability 团队构建和维护，现在已经是 TensorFlow 核心 tf.linalg 的一部分 第 1 层：统计构建模块 分布（tf.contrib.distributions...Bijectors 提供了丰富的变换分布类别，从经典的例子（如对数正态分布）到复杂的深度学习模型（如 masked 自回归流）。...蒙特卡罗（tfp.monte_carlo）：用于计算蒙特卡罗期望值的工具。...Edward2 的线性混合效应模型 线性混合效应模型是对数据中结构化关系进行建模的简单方法。也称为分级线性模型，它分享各组数据点之间的统计强度，以便改进对任何单个数据点的推论。
RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络，简称LSTM。LSTM可用于模型中，以接受输入数据序列并进行预测，例如分配类别标签或预测数值，例如序列中的下一个值或多个值。...为了实现这一点，我们将定义一个名为split_sequence（）的新函数，该函数会将输入序列拆分为适合拟合监督学习模型（如LSTM）的数据窗口。...首先，您必须更新对fit函数的调用，以包括对验证数据集的引用。这是训练集的一部分，不用于拟合模型，而是用于在训练过程中评估模型的性能。...如何减少过度拟合：Dropout 这是在训练过程中实现的，在训练过程中，一些图层输出被随机忽略或“ 掉线 ”。 您可以在要删除输入连接的图层之前，在新模型中将Dropout添加为模型。...这通常就是为什么在使用神经网络模型进行建模之前先标准化输入数据是一个好主意的原因。 批处理规范化是一种用于训练非常深的神经网络的技术，该技术可将每个输入标准化。
它使我们能够预测很多应用程序数据的整个概率密度函数，我们认为这无论是对于应用程序还是对于生成任务都是非常有用的。 在这篇文章中，我将会讨论一些能够将MDN与LSTM结合起来，以生成人造手写笔迹的例子。...如果你想试验不同数量的节点，节点类型（RNN，GRU等），或者启用LSTM窥视孔连接，更改混合分布的数量，使用不同的DropOut概率 - 你可以通过在运行train.py时设置不同的标志来完成这些更改...我们还为LSTM图层的每个输出层引入了DropOut来规范训练，以避免进行过度训练。但是我们没有将DropOut应用于输入层，因为写东西的顺序性和路径依赖性意味着它不会错过一个笔划的结束。...我们发现DropOut在这个任务中是相当有效的，而且TensorFlow使得在这个特性中“drop”变得更容易一些。...例如，如果一个训练样本有400个数据点，插入到批量梯度下降中的样本将会是从0：300到100：400之间的任何地方，所以这实际上可能有助于更多地推广数据（如扭曲MNIST图像创建更多的数据点）。
说明情感分类在自然语言处理（NLP）中是一个核心任务，广泛应用于社交媒体舆情分析、用户产品评论分类、客户反馈监控等领域。...这一部分主要介绍以下几点： 机器学习模型：如SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归等，通过特征提取将文本转换为数值向量，再用这些向量进行分类。...深度学习模型：如LSTM、GRU、BERT等，擅长处理文本的语境关系，能够自动学习到情绪相关的高维特征。 3....3.2 基于深度学习的模型 深度学习的模型适合情感分类任务，因为它们能更好地捕捉复杂的文本关系。 LSTM模型：LSTM能够有效捕捉上下文信息，适合用于情感分类任务，尤其是时间序列数据。...总结与未来展望 总结情感分类的现状与未来前景： 总结：情感分类是NLP中的重要任务，能够自动分析文本情感，为多领域的决策提供数据支持。
如为单个整数，表示在各个空间维度的相同长度 strides 为卷积的步长。...另一种是Functional，译做函数型模型。二者可以从使用形式来区分，序列模型可以看做是面向对象的方法，一系列对象协作完成任务。函数模型则是一系列的过程调用来完成任务。...在了解了序列模型的基础上，只需要再理解到，在keras中，模型是可调用的，就可以使用函数模型了。...RNN的两个主要改进是LSTM(长短时记忆网络)和GRU(门控循环单元)，二者为基本神经单元增加了额外的功能门，从而更好的实现长时记忆的处理。..._": main() 运行代码,在训练完模型之后,在交互器中输入新的评论,即可以查看训练的模型对评论的预测了.负向输出为0,正向输出为1.
下面的代码中，每一层的 RNN 的输入前都应用了 Dropout，Dropout 的概率为 50%。...然而在以上代码中存在的主要问题是，Dropout 不管是在训练还是测试时都起作用了，而我们想要的仅仅是在训练时应用 Dropout。...很多之前讨论过的缓解这种问题的技巧都可以应用在深度展开的 RNN 网络：好的参数初始化方式，非饱和的激活函数（如 ReLU），批量规范化（Batch Normalization）， 梯度截断（Gradient...在基本形式的 RNN 单元中，就与这种形式一样，直接输出了 h(t) 和 y(t) 。与之不同的是 LSTM 单元会将一部分 g(t) 存储在长时状态中。...自然语言处理 现在，大多数最先进的 NLP 应用（如机器翻译，自动摘要，解析，情感分析等），现在（至少一部分）都基于 RNN。 在最后一节中，我们将快速了解机器翻译模型的概况。
对于以下情况，任意不确定性建模非常重要： • 大数据情况，其中认知不确定性大多被解释； • 实时应用，无需采用昂贵的蒙特卡罗采样（Monte Carlo sampling），因为可以将任意模型（aleatoric...机器学习工程师希望我们的模型能够很好地适应与训练数据不同的情况；然而，在深度学习的安全危急应用中，这种希望是不够的。...高认知不确定性是一个红的旗（red flag），意味着模型更有可能做出不准确的预测，当这种情况发生在安全危急应用中，该模型不应该被信任。 认知不确定性也有助于探索数据集。...理论上，贝叶斯深度学习模型可以促进卡尔曼滤波器跟踪。 ? 图8 Udacity中卡尔曼滤波器的应用 5. 计算深度学习模型分类的不确定性 任意和认知不确定性是不同的，因此，它们的计算方式不同。...这与任意不确定性不同，后者预测为训练过程的一部分。而且，根据经验，认知不确定性比任意不确定性更容易产生合理的预测。 6.
在现代信息技术环境中，灾难恢复（Disaster Recovery，DR）是确保系统和数据安全、稳定的重要环节。随着数据量的迅速增长和系统复杂性的提升，传统的灾难恢复方法已经难以应对日益复杂的挑战。...深度学习模型构建与训练我们将使用长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测，检测系统运行中的异常情况，并预测可能的灾难事件。...LSTM, Dense, Dropout# 构建LSTM模型model = Sequential([ LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(scaled_data.shape...实际应用案例为了展示深度学习在灾难恢复中的实际应用，我们以一个具体的系统为例，进行全面的监控和管理。...该系统集成了数据采集、预处理、深度学习模型训练、灾难恢复策略实现等功能，能够有效检测系统运行中的异常情况，并进行预测和预防性维护，从而提高系统的稳定性和可靠性。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI驱动的网络安全运维为我们提供了更加智能化和高效的解决方案。本文将详细介绍AI在网络安全运维中的作用，并通过具体代码示例展示其实现过程。...机器学习模型构建与训练我们将使用长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列分析，检测网络流量中的异常情况，并预测潜在的安全威胁。...LSTM, Dense, Dropout# 构建LSTM模型model = Sequential([ LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(scaled_data.shape...实际应用案例为了展示AI驱动的网络安全运维的实际应用，我们以一个具体的网络安全系统为例，进行全面的监测和管理。...该系统集成了数据采集、预处理、机器学习模型训练、实时威胁检测与响应等功能，能够有效检测网络流量中的异常情况，并自动响应潜在的安全威胁，从而提高网络安全管理的效率和准确性。
深入研究DNN，CNN和RNNDropout方法 进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩 ? 动机 在（深度）机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应。这意味着神经元彼此非常依赖。...（Monte Carlo和压缩） 符号 ?...它们通常依赖于LSTM，因此我将以RNN的这种特殊情况为例。它将可以推广到其他RNN。 问题很简单：在RNN上应用dropout很危险。从某种意义上说，RNN的目的是长期保留事件的记忆。...Monte Carlo Dropout 仍然有很多不同的Dropout方法，但本文将在此处停止。最后，我发现了解Dropout方法不仅是正则化方法。 ?...Dropout方法还可以提供模型不确定性的指标。 对于相同的输入，遇到缺失的模型在每次迭代中将具有不同的体系结构。这导致输出差异。如果网络相当笼统，并且共同适应受到限制，那么预测将分布在整个模型中。
最后一个数字对于彩色图像是 3 但在这里并非是必须的。 None: 这是代表图像在小批量（mini-batch）中的数量。在训练时可以得到。 ? 接下来是定义模型： ?...TensorFlow 的「延迟执行（deferred execution）」模型：TensorFlow 是为分布式计算构建的。...为了解决这个问题，你可以尝试采用一种规范化（regularization）技术，称之为「dropout」。 ? 在 dropout 里，在每一次训练迭代的时候，你可以从网络中随机地放弃一些神经元。...那我们如何在 TensorFlow 中实现它呢？为了将我们的代码转化为卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将该卷积层添加到模型中。我们已经理解到卷积层需要以下形式的权重张量。...在 TensorFlow 中实现语言模型的完整代码如下： ? 最后，Gorne 打开 TensorFlow 演示了如何实际建模语言模型，并且演示了 RNN 在文本翻译、图像描述等领域的应用。
您可能遇到以下错误： 梯度更新的算式不正确 未应用权重更新 消失或爆炸的梯度 如果您的梯度值是零，这可能意味着优化器中的学习率太小，或者你遇到了上述的错误＃1：不正确的梯度更新算式。...如果您同时使用Dropout和批量标准化，请务必阅读下面关于Dropout的观点。...Dropout - Dropout是另一种正则化网络以防止过度拟合的技术。在训练时，通过仅以某个概率p（超参数）保留神经元的激活来实现Dropout，否则将其设置为零。...这里重要的注意事项是：如果您同时使用Dropout和批量规范化（batch norm），请谨慎处理这些操作的顺序，甚至谨慎一起使用它们。...因此，批量规范化必须在Dropout之后，否则您将通过规范化统计传递信息。
将Keras作为TensorFlow工作流程的一部分的完整指南 如果TensorFlow是您的主要框架，并且您正在寻找一个简单且高级模型定义界面以使您的工作更轻松，那么本教程适合您。...Keras层和模型完全兼容纯TensorFlow张量，因此，Keras为TensorFlow提供了一个很好的模型定义附加功能，甚至可以与其他TensorFlow库一起使用。让我们看看这是如何做的。...如果您的模型包含这样的层，那么您需要指定学习阶段的值作为feed_dict的一部分，以便您的模型知道是否应用或丢失等。...# LSTM层的所有op/变量都被创建作为图的一部分 与variable scope的兼容性 变量共享应通过多次调用相同的Keras层（或模型）实例来完成，而不是通过TensorFlow variable...=(None, 20, 64)) y = LSTM(32)(x) # 在LSTM层中的所有op存在于GPU:1中 请注意，由LSTM层创建的变量不会存在于GPU中：所有的TensorFlow变量总是独立于
Dropout 虽然被广泛用于计算机视觉领域中的批量归一化 (batch normalization) 方法淘汰了其他的正则化方法，但是dropout 仍然被广泛用于NLP领域的深层神经网络用作正则化项...在大多数情况下，dropout都是有效的。近年来，一些dropout的变种如自适应的dropout 和可进化的dropout 等被陆续提出，但这些方法还没有被广泛地应用。...共享输入和输出的词向量 输入和输出的词向量参数是LSTM模型中数量最多的参数。如果将LSTM作为一个语言模型来进行词的预测，那么输入和输出的参数是可以共享的。...这种做法对于小型数据集特别适用，因为数据规模限制了参数的学习量。 梯度的规范化削减 降低“梯度爆炸”风险的一种方法是削减梯度的最大值。 然而，这对模型的效果并没有改善。...我们将讨论以下几种应用：分类，序列标注，自然语言生成(NLG)，以及 NLG的一个特例——基于神经网络的机器翻译。 分类 CNN模型被广泛应用在NLP中的分类任务中。
丢弃 丢弃是一种基于简单问题的正则化技术：如果一个节点随机地从层中删除一部分节点，那么另一个节点将如何适应？ 事实证明，其余的神经元会适应，学会代表先前由缺失的那些神经元处理过的模式。...继续并在以下单元格中实现它。 现在，我们拥有了，以便动态地训练模型。 在下一部分中，我们将模型部署为 Web 应用，并通过 HTTP API 在浏览器中提供其预测。...前者在可用数据上训练模型一次，然后继续创建重叠的批量，以在每次有新数据可用时重新训练同一模型。 将模型部署为 Web 应用 在此部分中，我们将模型部署为 Web 应用。...准备好模型后，应用将验证请求是否已在 Redis 上缓存-如果是，它将返回缓存的数据。 如果不存在缓存，则它将继续进行并发布在 UI 中呈现的预测。...如果您训练了不同的模型，并且想用它代替训练新的模型，则可以更改docker-compose.yml上的MODEL_NAME环境变量，如代码段 9 所示。
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