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Deep learning基于theano的keras学习笔记（2）-泛型模型（含各层的方法）

Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型 常用Model属性 model.layers：组成模型图的各个层 model.inputs：模型的输入张量列表 model.outputs...from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense, merge from keras.models import Model # 主要的输入接收新闻本身...将向量序列转换成包含整个序列信息的单一向量 lstm_out = LSTM(32)(x) #然后，我们插入一个额外的损失，使得即使在主损失很高的情况下，LSTM和Embedding层也可以平滑的训练。...auxiliary_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='aux_output')(lstm_out) #再然后，我们将LSTM与额外的输入数据串联起来组成输入...== encoded_a 但当层与多个输入相连时，会出现问题 a = Input(shape=(140, 256)) b = Input(shape=(140, 256)) lstm = LSTM(

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keras中文-快速开始Sequential模型

该参数在指定固定大小batch时比较有用，例如在stateful RNNs中。...事实上，Keras在内部会通过添加一个None将input_shape转化为batch_input_shape 有些2D层，如Dense，支持通过指定其输入维度input_dim来隐含的指定输入数据shape...---- 例子 这里是一些帮助你开始的例子 在Keras代码包的examples文件夹中，你将找到使用真实数据的示例模型： CIFAR10 小图片分类：使用CNN和实时数据提升 IMDB 电影评论观点分类...用于序列分类的栈式LSTM 在该模型中，我们将三个LSTM堆叠在一起，是该模型能够学习更高层次的时域特征表示。...状态LSTM使得我们可以在合理的计算复杂度内处理较长序列 请FAQ中关于状态LSTM的部分获取更多信息 将两个LSTM合并作为编码端来处理两路序列的分类 在本模型中，两路输入序列通过两个LSTM被编码为特征向量

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    LSTM原理及Keras中实现

    你将首先阅读评论，然后确定是否有人认为它是好的或是否是坏的。 image.png 当你阅读评论时，你的大脑下意识地只会记住重要的关键词。你会选择“惊人”和“完美均衡的早餐”这样的词汇。...首先将先前的隐藏状态和当前的输入传给sigmoid函数，然后将新修改的细胞状态传递给tanh函数，最后就结果相乘。输出的是隐藏状态，然后将新的细胞状态和新的隐藏状态移动到下一个时间序列中。...表示LSTM的遗忘阶段，对上一节点传进来的输入进行选择性忘记。 h^t = z^o \odot tanh (c^t) 其中h^t表示当前隐藏状态，z^o表示输出门中前一操作。...Keras 中 LSTM 的实现 加载依赖库 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation...LSTM 使用Keras中的RNN模型进行时间序列预测 用「动图」和「举例子」讲讲 RNN Understanding Input and Output shapes in LSTM | Keras

    12.8K125

    seq2seq 的 keras 实现

    第一个 LSTM 为 Encoder，只在序列结束时输出一个语义向量，所以其 "return_sequences" 参数设置为 "False" 使用 "RepeatVector" 将 Encoder 的输出...(loss="mse", optimizer='adam') return model 也可以用 GRU 作为 RNN 单元，代码如下，区别就是将 LSTM 处换成 GRU： from keras.layers.recurrent...seq2seq 模型，因为没有将 Decoder 的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入。...在论文 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 给出的 seq2seq 中，encoder 的隐藏层状态要传递给 decoder，而且 decoder...的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，而且这里内置的模型中，还将隐藏层状态贯穿了整个 LSTM： import seq2seq from seq2seq.models import Seq2Seq

    2.1K60

    通过支持向量回归和LSTM进行股票价格预测

    在这个项目中，使用带有sci-kit-learn的支持向量回归和使用Keras的LSTM来分析特斯拉的股票价格。 在使用LSTM和其他算法等技术分析财务数据时，请务必记住这些不是保证结果。...递归神经网络： LSTM代表长期短期记忆。LSTM是递归神经网络的高级版本。递归神经网络（RNN）是一种特殊类型的神经网络。RNN将先前的输出作为输入。在RNN中，先前的输出影响下一个输出。...输入门： 此门使用要在单元状态中存储的新数据更新单元状态。输入门将先前的隐藏状态乘以输入并将其传递给sigmoid。接近0的值并不重要，接近1的值很重要。...数学： 单元状态是遗忘门输出*前一个单元状态+输入门输出*从前一个单元传递的单元状态值。这是为了丢弃想要忘记的接近零的某些值。然后将输入门的值添加到我们想要传递给下一个单元的单元状态值。...将先前的隐藏状态乘以输入并传递到sigmoid激活函数。然后将单元状态值传递给tan激活函数。然后，将tan输出乘以sigmoid输出，以确定隐藏状态应该携带到下一个LSTM单元的数据。

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    RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

    p=251332017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测...为简化分析，我们将仅考虑离散时间序列。长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN)，能够学习长期依赖关系。...在常规的 RNN 中，小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘，并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。LSTM 网络通常由通过层连接的内存块（称为单元）组成。...一般来说，门将前一时间步 ht-1 和当前输入 xt 的隐藏状态作为输入，并将它们逐点乘以权重矩阵 W，并将偏差 b 添加到乘积中。三个主要门：遗忘门：这决定了哪些信息将从单元状态中删除。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格：加载必要的库和数据集# 加载必要的包library(keras)或者安装如下：# 然后按如下方式安装 TensorFlow

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    Keras 学习笔记（三）Keras Sequential 顺序模型

    你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型： from keras.models import Sequential from keras.layers...出于这个原因，顺序模型中的第一层（且只有第一层，因为下面的层可以自动地推断尺寸）需要接收关于其输入尺寸的信息。有几种方法来做到这一点： 传递一个 input_shape 参数给第一层。...如果你同时将 batch_size=32 和 input_shape=(6, 8) 传递给一个层，那么每一批输入的尺寸就为 (32，6，8)。...的序列分类 在这个模型中，我们将 3 个 LSTM 层叠在一起，使模型能够学习更高层次的时间表示。...LSTM 模型 有状态 (stateful) 的循环神经网络模型中，在一个 batch 的样本处理完成后，其内部状态（记忆）会被记录并作为下一个 batch 的样本的初始状态。

    2.4K21

    keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

    keras.utils.to_categorical 特别是多分类时候，我之前以为输入的就是一列（100，），但是keras在多分类任务中是不认得这个的，所以需要再加上这一步，让其转化为Keras认得的数据格式...如果模型的每个输入都有名字，则可以传入一个字典，将输入名与其输入数据对应起来。 y：标签，numpy array。如果模型有多个输出，可以传入一个numpy array的list。...如果模型的输出拥有名字，则可以传入一个字典，将输出名与其标签对应起来。 batch_size：整数，指定进行梯度下降时每个batch包含的样本数。...auxiliary_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='aux_output')(lstm_out) #再然后，我们将LSTM与额外的输入数据串联起来组成输入...， #将二者合并后训练一个logistic回归层，从一系列可能的回答中挑选一个。

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    keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

    keras.utils.to_categorical 特别是多分类时候，我之前以为输入的就是一列（100，），但是keras在多分类任务中是不认得这个的，所以需要再加上这一步，让其转化为Keras认得的数据格式...如果模型的每个输入都有名字，则可以传入一个字典，将输入名与其输入数据对应起来。 y：标签，numpy array。如果模型有多个输出，可以传入一个numpy array的list。...如果模型的输出拥有名字，则可以传入一个字典，将输出名与其标签对应起来。 batch_size：整数，指定进行梯度下降时每个batch包含的样本数。...auxiliary_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='aux_output')(lstm_out) #再然后，我们将LSTM与额外的输入数据串联起来组成输入...， #将二者合并后训练一个logistic回归层，从一系列可能的回答中挑选一个。

    1.8K40

    LSTM网络层详解及其应用实例

    上一节我们介绍了RNN网络层的记忆性原理，同时使用了keras框架听过的SimpleRNN网络层到实际运用中。...，因为当权重加上一个很接近于0的偏导数时，它不会产生显著的变化。...这种现象也会出现在feed forward网络，当网络有很多层时，我们会把误差进行回传，但层次过多时，回传的误差会不断的被“冲淡”，直到某个神经元接收到回传的误差是，该误差的值几乎与0差不多大小，这样求出的偏导数也接近与...LSTM的全称是Long Short term memory,也就是长短程记忆，它其实是我们上节使用的simpleRNN变种，设想当单词一个个输入网络时，旁边还有一条传送带把相关信息也输入网络，如下图：...，上面代码运行后，我们再将它的训练结果绘制出来，结果如下： 上一节我们使用SimpleRNN网络层时，网络对校验数据的判断准确率为85%左右，这里我们使用LSTM网络层，网络对校验数据的准确率可以提升到

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    手动计算深度学习模型中的参数数量

    然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）...导入相关的对象： from keras.layers import Input, Dense, SimpleRNN, LSTM, GRU, Conv2D from keras.layers import...RNNs g, 一个单元中的FFNNs的数量（RNN有1个，GRU有3个，LSTM有4个） h, 隐藏单元的大小 i,输入的维度/大小 因为每一个FFNN有h(h+i)+h个参数，则我们有 参数数量=..., 3)) lstm = LSTM(2)(input) model = Model(input, lstm) 例2.2：堆叠双向GRU有5个隐藏单元，输入大小为8（其输出是级联的）+LSTM有50个隐藏单元...) model = Model(input, layer2) merge_mode默认是串联的。

    3.7K30

    用AI生成霉霉（Taylor Swift）的歌词（上）

    如果你不知道，LSTM递归神经网络是有循环的网络，允许信息持续存在，它们有一种特殊类型的节点叫做LSTM（长短时记忆）。 LSTM单元由单元格，输入门，输出门和遗忘门组成。...LSTM和RNN的一些基本信息之后，我们将开始实现这个想法（Taylor Swift歌词生成器） 我将使用两种方法来构建模型： 从头开始 使用名为textgenrnn的Python的模块 您可以尝试在[...本笔记本 ]中运行代码，我强烈建议您至少看看Colab笔记本。...将每首歌的歌词串联在一起，让每首歌都成为一个字符串： def processFirstLine(lyrics, songID, songName, row): lyrics.append(row...SONGNAME，抒情 lyrics_data = pd.DataFrame({'songID':songID, 'songName':songName, 'lyrics':lyrics }) 现在将歌词保存在文本文件中

    1.2K40

    python在Keras中使用LSTM解决序列问题

    正如我之前所说，输出中的每个元素将等于相应输入样本中时间步长中的值之和。...在这种情况下，我们与153的实际差值只有2分。 通过双向LSTM解决方案 双向LSTM是一种LSTM，可以从正向和反向两个方向的输入序列中学习。最终的序列解释是向前和向后学习遍历的串联。...输出中的每个值将是每个输入样本的第三时间步中两个特征值的总和。例如，第一个样本的第三时间步长具有特征9和15，因此输出将为24。...类似地，第二个样本的第三时间步长中的两个特征值分别为18和30；第二个时间步长中的两个特征值分别为18和30。相应的输出将是48，依此类推。...我们将创建一个测试数据点，然后将使用我们的模型对测试点进行预测。 ...print(test_output) 输入的第三时间步长的两个特征的总和为14 + 61 =75。

    3.6K00

    【Keras教程】用Encoder-Decoder模型自动撰写文本摘要

    这在传统意义上是一个很大的壮举，挑战自然语言问题需要开发单独的模型，这些模型后来被串联起来，允许在序列生成过程中积累错误。 整个编码输入被用作输出中每个步骤的上下文。...Konstantin Lopyrev使用4个LSTM递归神经网络堆叠起来作为编码器。 引用：编码器作为输入提供一篇新闻文章的文字。每个单词首先通过一个嵌入层，将单词转换为分布式表示。...引用：解码器将输入文本的最后一个词后的隐藏层作为输入。首先，序列结束符号作为输入，再次使用嵌入层将符号变换为分布式表示。生成下一个单词时，用该单词的同一个单词（生成的单词）作为输入。...读取源文本实现模型 ---- 在本节中，我们将看看如何在Keras深度学习库中实现用于文本摘要的编码器-解码器结构。...解码器读取最后生成的词的表示和嵌入，并使用这些输入生成输出摘要中的每个词。 ? 在Keras中的文本摘要生成模型 有一个问题： Keras不允许递归循环，模型的输出自动作为输入，输入到模型中。

    3.2K50

    RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

    本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 ---- 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。...一般来说，门将前一时间步 ht-1 和当前输入 xt 的隐藏状态作为输入，并将它们逐点乘以权重矩阵 W，并将偏差 b 添加到乘积中。 三个主要门： 遗忘门： 这决定了哪些信息将从单元状态中删除。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格： 加载必要的库和数据集 # 加载必要的包 library(keras) 或者安装如下： # 然后按如下方式安装 TensorFlow...可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释 # 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子 ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #...==================== keras\_model\_sequential layer_lstm%>% layer_dense 编译模型 在这里，我将 mean\_squared

    1.2K30

    RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

    2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。...一般来说，门将前一时间步 ht-1 和当前输入 xt 的隐藏状态作为输入，并将它们逐点乘以权重矩阵 W，并将偏差 b 添加到乘积中。 三个主要门： 遗忘门： 这决定了哪些信息将从单元状态中删除。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格： 加载必要的库和数据集 # 加载必要的包 library(keras) 或者安装如下： # 然后按如下方式安装 TensorFlow...可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释 # 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子 ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #...==================== keras_model_sequential layer_lstm%>%    layer_dense 编译模型 在这里，我将 mean_squared_error

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    RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

    一般来说，门将前一时间步 ht-1 和当前输入 xt 的隐藏状态作为输入，并将它们逐点乘以权重矩阵 W，并将偏差 b 添加到乘积中。 三个主要门： 遗忘门： 这决定了哪些信息将从单元状态中删除。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格： 加载必要的库和数据集 # 加载必要的包library(keras) 或者安装如下： # 然后按如下方式安装 TensorFlow...为了实现这一点，我们通过滞后序列来变换序列，并将时间 (t−k)的值作为输入，将时间 t 的值作为输出，用于 k 步滞后数据集。...可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释。...# 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #==================== keras

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    keras中文doc之三

    前面介绍了keras文档一二 keras中文文档， keras中文-快速开始Sequential模型 keras文档内容丰富（视觉、语言、cnn、lstm、常用模型等），代码思路清晰，非常方便入门了解。...注意当你调用一个模型时，你不仅仅重用了它的结构，也重用了它的权重。 多输入和多输出模型 使用泛型模型的一个典型场景是搭建多输入、多输出的模型。 考虑这样一个模型。...一种实现方式是，我们建立一个模型，它分别将两条微博的数据映射到两个特征向量上，然后将特征向量串联并加一个logistic回归层，输出它们来自同一个用户的概率。这种模型的训练数据是一对对的微博。...在上一版本的Keras中，你可以通过layer.get_ouput()方法来获得层的输出张量，或者通过layer.output_shape获得其输出张量的shape。...这个模型将自然语言的问题和图片分别映射为特征向量，将二者合并后训练一个logistic回归层，从一系列可能的回答中挑选一个。

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