模型的主要输入将是新闻标题本身，即一系列词语，但是为了增添趣味，我们的模型还添加了其他的辅助输入来接收额外的数据，例如新闻标题的发布的时间等。 该模型也将通过两个损失函数进行监督学习。...较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法。 模型结构如下图所示： ? 让我们用函数式 API 来实现它。 主要输入接收新闻标题本身，即一个整数序列（每个整数编码一个词）。...来考虑推特推文数据集。我们想要建立一个模型来分辨两条推文是否来自同一个人（例如，通过推文的相似性来对用户进行比较）。...在之前版本的 Keras 中，可以通过 layer.get_output() 来获得层实例的输出张量，或者通过 layer.output_shape 来获取其输出形状。...该模型在两个输入上重复使用同一个图像处理模块，以判断两个 MNIST 数字是否为相同的数字。
在上图中， X 代表的是声学特征向量， W 代表输出的文本序列，在(2.1)中， P(X|W) 代表的是声学模型， P(W) 代表的是语言模型 第二种方式： 端到端的解决手段，个人印象中在吴恩达的课程里提到...赛题介绍： 有20种不同食物的咀嚼声音，给出对应的音频，对声音的数据进行建模，判断是哪种食物的咀嚼声音 Baseline思路：将对应的音频文件，使用librosa转化为梅尔谱作为输入的特征，用CNN对梅尔谱的特征进行建模分类预测...model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) # 最大池化层 model.add(Dropout(0.1)) #为输入数据施加Dropout。...Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率（rate）随机断开输入神经元，Dropout层用于防止过拟合。..., activation = "tanh")) model.add(Dense(20, activation = "softmax")) # 输出层：20个units输出20个类的概率 # 编译模型，设置损失函数
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。...笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处理，我们将在相应的实践项目中进行讲解。...一维卷积主要应用于以时间序列数据或文本 数据，二维卷积通常应用于图像数据。由于这三种的使用和参数都基本相同，所以主要以处理图像数据的Conv2D进行说明。...图 1：两层神经网络 假设我们有一个两层神经网络，其中输入层为784个神经元，隐藏层为32个神经元，输出层为10个神经元，其中隐藏层使用ReLU激活函数，输出层使用Softmax激活函数。...从以上两类模型的简单搭建，都可以发现Keras在搭建模型比起Tensorflow等简单太多了，如Tensorflow需要定义每一层的权重矩阵，输入用占位符等，这些在Keras中都不需要，我们只要在第一层定义输入维度
Conv2D 我们这里以2D 的卷积神经网络为例，来逐一介绍卷积神经网络中的重要函数。...图片来源Alexnet 2012年文章 清楚了其原理，卷积神经网络还需要再理解几个输入参数： Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='...事实上，这几年深度学习领域的新进展，就是以这个想法为基础产生的。我们可以使用更复杂的深度学习网络，在图片中挖出数以百万计的特征。 这时候，问题也就来了。机器学习过程中，是需要一个输入文件的。...输入模块 这一部分实际是在说，当我们有成千上万的图片，存在硬盘中时，如何实现一个函数，每调用一次，就会读取指定张数的图片(以n=32为例)，将其转化成矩阵，返回输出。...并且在接下来的内容中，我们的数据处理运算量将越来越大，必须租用 云GPU服务器 才可以快速算出结果。
这些值的选择仅取决于生成的图像（Z）中需要保留多少内容或样式。这里从随机（白噪声）图像矩阵开始，并在每次迭代中计算内容图像（内容丢失）和样式图像（样式丢失）之间的特征图距离（总损失）以计算总损失。...因此这种损失通过网络反向传播，需要通过适当的优化技术（相当于梯度下降）在迭代（几千）上最小化总损失，以更新随机图像矩阵，尽可能接近内容和样式图像。...在下一节中，将简要讨论该概念在实时视频数据上的实现。详细代码以及所有输入（内容视频和样式图像）和输出（生成的图像帧）可在此处找到。...这将有助于将输入图像（随机图像）更新为梯度的相反方向，并允许内容丢失值减小，以便生成的图像将与输入的图像匹配图片。详细的实施代码保存在GitHub存储库。...但是需要将输入展开为1-D数组格式的最小化函数，并且丢失和渐变都必须是np.float64。
然后使用load_data()函数将MNIST数据集加载到程序中，并将数据集分为训练集和测试集，其中x_train、y_train为训练集，x_test、y_test为测试集。...在这个过程中，需要将每个图像转换为28x28的矩阵，并添加额外的一维来表示颜色通道。同时，由于图像数据的大小范围可能不同，进行归一化可以使所有的图像数据都落在[0,1]之间。...在模型中，首先添加一个卷积层Conv2D，用于提取图像特征。...在这个过程中，需要输入训练数据和标签。同时，可以设置分批次训练和训练的轮数等参数，verbose可用于决定是否显示训练过程。...，输出模型在测试集上的准确率，并记录总的时间消耗。
shuffle：布尔值或字符串，一般为布尔值，表示是否在训练过程中随机打乱输入样本的顺序。若为字符串“batch”，则是用来处理HDF5数据的特殊情况，它将在batch内部将数据打乱。...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。...在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。 class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。
，而决定返回值的唯一要素则是其参数，这大大减轻了代码测试的工作量 在通用模型中，定义的时候，从输入的多维矩阵开始，然后定义各层及其要素，最后定义输出层将输入层和输出层作为参数纳入通用模型中就可以定义一个模型对象...：决定函数执行结果的唯一要素是其返回值，而决定 # 返回值的唯一要素则是其参数，这大大减轻了代码测试的工作量 # 在通用模型中，定义的时候，从输入的多维矩阵开始，然后定义各层及其要素，最后定义输出层...', metrics=['accuracy']) model.fit(data, labels)#data是输入数据的X labels是Y 五、Keras实现手写识别体案例 import numpy as...Conv2D from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D #Conv2D 图片是3通道 Conv1D 单声道或者双声道 # 先读入数据...-1范围 X_train /= 255 #X_train是一个矩阵 这里相当于里面每个数都除以255 X_test /= 255 # 由于输入层需要10个节点，所以最好把目标数字0-9做成One Hot
在tensorflow中可以简单理解为多位数组，表示计算节点，是tensorflow管理数据的形式。但是在tensorflow中，张量的实现并不是直接采用数组的形式，它仅仅是对运算结果的引用。...卷积神经网络和全连接神经网络的唯一区别就是神经网络中相邻两层的连接方式。 卷积神经网络主要由5中结构组成： 1.输入层 整个神经网络的输入，在图像处理中，输入一般代表一张图片的像素矩阵。...全连接层 这个层在 Keras 中称为被称之为 Dense 层，我们只需要设置输出层的维度，然后Keras就会帮助我们自动完成了。...接下来，让我们向模型中输入数据，在Keras中是通过 fit 函数来实现的。你也可以在该函数中指定 batch_size 和 epochs 来训练。...from keras.models import Model 现在，你需要去指定输入数据，而不是在顺序模型中，在最后的 fit 函数中输入数据。这是序列模型和这些功能性的API之间最显著的区别之一。
线性变换的叠加仍然是线性的，而引入非线性激活函数如 ReLU 可以打破这种线性性，使得网络更有能力逼近复杂的函数。 稀疏激活性： ReLU 对于正数的输入直接输出，而对于负数的输入则输出零。...这种性质使得神经网络中的许多神经元变得非常稀疏，只有在输入为正数时才被激活。这有助于减少模型的参数数量，提高计算效率，并减轻过拟合的风险。...在反向传播过程中，ReLU 的梯度对于正数输入是常数，而对于负数输入是零，这有助于在深层网络中更好地传递梯度，避免梯度消失的问题。...))) 先导入Keras中的库，接着构建神经网络，Conv2D构建了一个卷积层，有32个滤波器，每个滤波器的大小是（3，3），MaxPooling2D代表使用最大池化层，池化层大小为（2，2） 直观感受卷积的作用...拓展维度以适应Keras模型的输入要求 2.构建网络 # 构建一个简单的卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation
还设置keepdims = True以使结果保持四个维度，形状为(N, 1, 1, C)，而不是默认值(N, C)。...前者允许TensorFlow使用形状为(N, H, W, C)的输入张量使用广播机制。 接下来，我们将 AdaIN 整合到风格迁移中。...总变分损失是 L1L_1L1 范数的总和。因此，训练将尝试最小化此损失函数，以减少高频分量。 还有另一种选择，就是用反射值替换填充中的常数零。...以下代码片段显示了在卷积之前向输入张量中添加反射填充： class Conv2D(layers.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels...，我们将风格权重设置为1e4。
这种架构也被用于语音识别和自然语言处理问题，其中CNNs被用作音频和文本输入数据的LSTMs的特征提取器。...在本例中，将其多次应用于多个输入时间步骤，并依次为LSTM模型提供一系列图像解释或图像特性。...使用上面相同的randint()函数来选择下一步，并对上下值施加移动约束。上次选择的步骤值存储在最后一个步骤中。...因为有多个图像序列，所以必须将模型的输入重塑为： [samples, timesteps, width, height, channels] 本例中的尺寸为：（由前文知方块的timesteps，width...可以通过将批处理大小（batch_size）设置为1来实现。在模型的保真度（fidelity of the model）上进行权衡以提高计算效率，并将批处理大小设置为32。
这样的视频剪辑将存储在形状为 (40, 240, 1280, 720, 3) 的张量中。 ? 5 维张量的数据表示图如下： ?...，将输入数据映射为预测值。...，对应 Keras 里面的 RNN, GRU 或 LSTM 形状为 (样本数，宽，高，通道数) 的 4D 图像数据用二维卷积层，对应 Keras 里面的 Conv2D 等等。。。...损失函数 在 Keras 里将层连成模型确定网络架构后，你还需要选择以下两个参数，选择损失函数和设定优化器。 在训练过程中需要将最小化损失函数，这它是衡量当前任务是否已成功完成的标准。...里也用 model.fit() 函数；和 Scikit-Learn 不一样，Keras 会设置要遍历训练数据多少遍，即 epochs，先用 20 遍。
将神经网络应用于MNIST的数据集以识别手写的数字这种方法将所有的图像像素传输到完全连接的神经网络。该方法在测试集上的准确率为98.01%。这个成功率虽然看上去不错，但不是完美的。...Keras是一个使用通用深度学习框架的API，并且可以更容易地构建深度学习模型。它还减少了代码的复杂性。我们可以编写更短的代码来在Keras中实现同样的目的。...(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 第三，Keras要求我们在3D矩阵上进行输入特征的工作。...因此，我们将把训练集和测试集的特征转换为3D矩阵。输入特征是大小为28×28的二维矩阵。这些矩阵保持不变，我们只添加一个虚拟维度，矩阵就会被转换成28x28x1。此外，输入特征必须在0到1之间。...这个函数应该是softmax函数。这样，输出值在[0, 1]之间标准化。而且，输出的和总是等于1。最后，最大索引将触发结果。 标准数据集由60000个实例组成。在个人计算机上很难处理好所有的实例。
数据集是从美国国家标准与技术研究院（NIST）提供的众多扫描文件数据中收集的。这也是数据集名称的来源：Modified NIST或MNIST。 这些图像是从各种扫描的文件中收集格式化并居中得到的。...在第一次调用这个函数时，数据集会自动下载，并以15MB文件大小存储在〜/ .keras / datasets / mnist.pkl.gz目录中。 这对开发、测试深度学习模型非常方便。...因此，使用类值的独热编码，将整数向量转换成二进制矩阵是很棒的。 我们可以使用Keras中内置的np_utils.to_categorical()函数完成此操作。...在Keras中，用于二维卷积的图层理想的输入是具有高维度的像素输入。 在RGB的情况下，红色，绿色和蓝色的像素分量将有三个，并且每个彩色图像将具有3组输入。...在MNIST像素值是灰度的情况下，像素维度被设置为1。
占位符：这些占位符用于将值输入 TensorFlow 图。 它们与feed_dict一起用于输入数据。 它们通常用于在训练神经网络时提供新的训练示例。 在会话中运行图时，我们为占位符分配一个值。...为了在多个运行或会话中获得相同的随机数，应将种子设置为恒定值。 当使用大量随机张量时，我们可以使用tf.set_random_seed()为所有随机生成的张量设置种子。...为此，我们可以将数据存储为常量或变量。 在使用变量时，我们需要将可训练标记设置为False，以便在训练期间数据不会更改。...在本秘籍中，您将学习如何在 TensorFlow 中定义loss函数，并根据眼前的问题选择合适的loss函数。 准备 声明loss函数需要将系数定义为变量，将数据集定义为占位符。...一个数学示例 一种了解卷积的简单方法是考虑应用于矩阵的滑动窗口函数。 在下面的示例中，给定输入矩阵I和内核K，我们得到了卷积输出。
在训练过程中，dropout 以一定的概率（例如 0.5）随机将网络中的一些权重设置为零。这迫使网络学习数据的多个冗余表示，使模型更健壮且不易过度拟合。...我们将 noise_std 设置为 0.5，这意味着标准偏差为 0.5 的高斯噪声将添加到输入数据中。...至于Dropout，可以使用Keras中的Dropout层，设置dropout的rate，如果设置rate为0.5，那么dropout层会drop掉50%的权重。...下面我们介绍使用Keras 在训练期间将高斯噪声添加到输入数据和权重。为了向输入数据添加噪声，我们可以使用 numpy 库生成随机噪声并将其添加到输入数据中。...，可以在音频数据中加入高斯噪声，这可以帮助模型更好地处理音频信号中的背景噪声和其他干扰，提高语音识别模型的鲁棒性。
3.数据观察 3.1 使用keras库中的方法加载数据 本文使用keras.datasets库的mnist.py文件中的load_data方法加载数据。...train_y； 第5-7行代码将原始的特征矩阵做数据处理形成模型需要的数据； 第8行代码使用keras中的方法对数字的标签分类做One-Hot编码。...第6行代码使用keras.model库的Sequential方法实例化模型对象； 第7、8行代码是模型中添加卷积层； 第9行代码是模型中添加最大池化层； 第10行代码是模型中的数据矩阵展平； 第...batch_size为100； 第2行代码设置遍历所有样本的次数epoch为8，读者可以自行尝试不同的值，本文作者在设置为8时取得较好的收敛效果； 第3-5行代码调用模型对象的fit方法开始模型训练...； 第2-4行代码将原始的特征矩阵做数据处理形成模型需要的数据； 第5行代码使用keras中的方法对数字的标签分类做One-Hot编码。
带滤波器的卷积层 在Keras中构建卷积层 from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Conv2D...输入形状为32x32，带有三个通道。 padding = same。这意味着需要相同尺寸的输出作为输入。 激活指定激活函数。...池化层中的输入和输出矩阵 上图显示了带有步幅为2的2X2滤波器的MaxPool池化层。...Max Pooling和Average Pooling的区别 在Keras中实现Max Pool层，如下所示： model.add（MaxPooling2D（pool_size =（2，2））） 全连接层...用于多类的激活函数是softmax函数，该函数以0和1（总计为1）的概率对完全连接的层进行规范化。
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