有没有想过是否有可能看到每个单元如何对最终输出做出贡献。我很好奇，试图将其可视化。在满足我好奇的神经元的同时，我偶然发现了Andrej Karpathy的博客，名为“循环神经网络的不合理有效性”。...如果你想获得更深入的解释，建议你浏览他的博客。 在本文中，我们不仅将在Keras中构建文本生成模型，还将可视化生成文本时某些单元格正在查看的内容。...filename) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 用相同的数据训练模型...我们正在通过sigmoid功能传递激活，因为我们需要一个可以表示其对整个输出重要性的规模值。get_clr功能有助于获得给定值的适当颜色。...这些单元格的重要性由颜色表示，其中蓝色表示较低的重要性，红色表示较高的重要性。
Keras之父François Chollet认为，这样至少可以获得4大好处： 始终让模型获得最佳性能： JAX通常在GPU、CPU各种PU上都最快，但不使用XLA（加速线性代数）的Tensorflow...这意味着可以将Keras 3模型与PyTorch生态的包，TensorFlow中的部署工具或生产工具，以及JAX大规模TPU训练基础设施一起使用，获得机器学习世界所提供的一切。...不少人都对这一进展表示祝贺，项目参与者、谷歌高级工程师Aakash Kumar Nain认为： Keras 3再次展示了心智模型的重要性。...也有开发者表示： 很高兴能够通过熟悉的Keras API获得框架可选性，让简单的用例变得容易，复杂的用例也成为可能。...这些方法没有任何副作用，它们将目标对象的状态变量的当前值作为输入，并返回更新值作为其输出的一部分。 用户不用自己实现这些方法，只要实现了有状态版本，它们就会自动可用。
当然，不管有没有英伟达版本的 GPU，tensorflow 依然能够运行。 如果需要使用 CPU 版本，用户的安装命令应该为：pip install tensorflow-cpu。...tf.keras 对 TPU 的支持 增加了在 GPU 和 Cloud TPUs 上对混合精度（mix precision）的支持； tf.Keras 中的 compile、fit、evaluate、predict...）中获得； tf.data tf.data datasets 和分布式策略都进行了改进，以获得更好的性能。...和 weights 中变量的重复数据； Kerasmodel.load_weights 现将 skip_mismatch 接受为一种自变量； 修复 Keras 卷积层的输入形状缓存的行为； Model.fit_generator...请注意，Model.fit_generator、Model.evaluate_generator 和 Model.predict_generator 是不宜用的端点。
之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》，主要是预测即将被ST的股票，虽然有些标题党，但是还有有一些参考价值的 文章中使用了净利润指标来对可能成为ST的股票进行排雷，那么是否有其他指标可以用机器学习的方法对该问题进行建模同时提高预测的准确度呢...ST公司作为绩效水平低下的公司，而非 ST公司为绩效水平较好的公司。 那么有没有办法提前知道哪些股票即将被ST吗？ 预测一家公司绩效水平的问题可以看作是二分类问题。...然后我们搜集了上百种和公司绩效可能相关的变量作为模型的输入指标： 为了判断公司的绩效好坏，我们分别使用了分类问题中常用的神经网络模型和决策树模型。...1 神经网络： l变量重要性 l神经网络拓普图 01 02 03 04 l分类准确度 2 决策树： l变量重要性 l决策树结构图： l准确度： 结论 从模型角度来看，神经网络模型的正确率略低于决策树模型...同时，从变量重要性来看，基于本年的3季报的总资产增长率，可以大致预测出该股票是否即将被ST。如果今年3季报依然亏损很厉害，那么年报基本上也是亏损的了。
文章中使用了净利润指标来对可能成为ST的股票进行排雷，那么是否有其他指标可以用机器学习的方法对该问题进行建模同时提高预测的准确度呢?...ST公司作为绩效水平低下的公司，而非 ST公司为绩效水平较好的公司。 那么有没有办法提前知道哪些股票即将被ST吗？ 预测一家公司绩效水平的问题可以看作是二分类问题。...然后我们搜集了上百种和公司绩效可能相关的变量作为模型的输入指标： 为了判断公司的绩效好坏，我们分别使用了分类问题中常用的神经网络模型和决策树模型。...1 神经网络： l变量重要性 l神经网络拓普图 l分类准确度 2 决策树： l变量重要性 l决策树结构图： l准确度： 结论 从模型角度来看，神经网络模型的正确率略低于决策树模型。...同时，从变量重要性来看，基于本年的3季报的总资产增长率，可以大致预测出该股票是否即将被ST。如果今年3季报依然亏损很厉害，那么年报基本上也是亏损的了。
Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU，用起来特别简单，适合快速开发。...反正就是Python27这个文件夹的系统目录 我的路径是：C:\\Python27 怎么看你有没有装成功咧，打开cmd命令行界面，输入python，返回了版本号，就可以啦 cmd怎么开我就不说了呗...这仨 我们需要先安装scipy和numpy这两个包，注意：这两的比较奇葩，用pip安装会给你出来一堆错误，建议用网上的scipy.exe和numpy.exe无脑装，省事儿。...我就是用我已经安装的codeblocks的g++.exe所在的路径放到环境变量里头就行了 错误3：TypeError: max_pool_2d() got an unexpected keyword...，妈的 我的解决方法：首先不要用codeblocks的g++.exe，用Anacoda2中自带的MinGW的g++.exe，把这个路径加入环境变量 地址是C:\\Users\\Administrator
先输出几条数据，看看我们的词典数据长什么样儿： ? 3. 数据准备 接下来，在我们将数据交给学习算法之前，我们需要想办法将单词和发音用数值的形式表示。...所以我们需要一个不同的程序来进行预测。 1. 使用编码器模型将输入字（字符序列）编码为状态向量。 2. 将编码器的状态变量传递给解码器。 3. 将起始标志送到解码器以在第一时间步长获得音素预测。...从语音拼写中获得音节的计数与用重音符号计算音素一样简单： ? 2....模型目前取得的分数看起来还不错！现在让我们看看有没有其他什么办法提升我们的 Baseline 模型。...上 Keras Example（https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples）用例作为本文的 Baseline 模型。
给你讲讲机器学习数据预处理中，归一化（normalization）的重要性。...用鼠标点击它，然后从菜单里面选择 Runtime -> Run Before ： ? 运行结束后，你会获得如下图的结果： ?...一文的结果已经成功复现。 下面我们依次来解读后面的语句。 首先，我们利用 Keras API 中提供的 predict 函数，来获得测试集上的预测结果。...如果咱们的测试集里面，标签分类0和1的个数是均衡的（一样一半），那这种笨模型，应该获得 50% 的准确率。...例如类别1的 Recall 简直惨不忍睹。 有没有什么办法改进呢？ 这个问题，就需要你了解如何微调模型，以及超参数的设定了。 如果你需要详细的学习资料，推荐给你这本经典教材。
如果您还有更多的想法来扩充这个列表，请告诉我，我和所有的读者会受益！您的想法可能帮助别人获得突破。 我把这个列表分成了四个主题： 用数据提高性能 用算法提高性能。 通过调整算法提高性能。...相关资源： 用Keras进行深度学习的图像增强 什么是抖动？...（用噪音训练）[ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ3.html#A_jitter] 3）重新调整您的数据 这是一个快速的解决办法。...有很多特征选择方法和特征重要性方法，可以给你带来获得和启动特征的想法。 尝试一切方法。这个想法就是为了获得想法。...你有没有尝试过不同的优化步骤？ 随机梯度下降是默认方法。从不同的学习率，动量和学习率计划中获得最大收益。 许多更先进的优化方法参数更多，更复杂和收敛更快。这是好是坏取决于你的问题。
可以在下面看到一个图表，该图表总结了 2 步 TabNet 模型的数据流。 首先通过Feature Transformer传递初始输入特征以获得初始特征表示。...这些掩码可用于获得局部特征重要性以及全局重要性。 以上就是TabNet的完整架构，下面让我们看看如何在Kaggle的欺诈检测示例数据集上训练这个模型。...执行的预处理是非常基础的，因为这不是本文的目标： 删除非信息列 缺失值填充 编码分类变量 基于时间的训练/验证拆分 超参数调优 TabNet（与任何神经网络一样）对超参数非常敏感，因此调整对于获得一个好的模型至关重要...以下是我们发现对模型性能影响最大的变量（和建议范围）： 特征维度/输出维度：从 32 到 512（我们通常将这些参数设置为相等的数值，因为论文也是这么建议的） 步数：从 2（简单模型）到 9（非常复杂的模型...Test ROC AUC 0.8505 Test PR AUC 0.464 结果还可以，但是其实不太好，不过我们本文的目的并不是获得名次，我们的目的是如何构建和训练TabNet模型。
以下是解决任何ML问题时我所采取的步骤： a.了解数据——下载数据后，开始探索功能。 查看数据类型。 检查变量类。 创建一些单变量-双变量图来了解变量的性质。...它通过删除任何变量来提高CV精度，丢弃它。 混合（或逐步）——使用以上混合技术。 使用特征的重要性 ——使用随机森林、gbm、xgboost特征选择特征。...用一种可能性替换——例如与目标变量有关的事物。 用有意义的东西代替。...但最好的办法是亲自动手。 做一些kaggle！ 先解决有“知识”标志的比赛，，然后开始解决一些主要的问题。 尝试解决一些过去的。 14.在Kaggle和一般的大数据集上哪些技术最好？...24.什么是最好的python深度学习库或文本分析框架？ 我喜欢Keras（因为现在支持稀疏数据），Gensim（对于word 2 vec）。 25.在现实生活中，通过这些竞赛获得的知识有多大价值？
2 BERT4KERAS 本来自己写了个基于tensorflow的ALBERT模型，后来看到苏剑林老师的bert4keras，觉得确实实现简洁，易懂。遂决定分享给大家。...config_path用来指定模型的配置文件路径； checkpoint_path用来指定模型权重文件的路径； albert表示指定用albert模型； 2) 构建分词器，处理输入 #构建分词器...然后用分词器处理输入，获得输入文本在词典中的序号表示及分段信息表示。...，直接计算文本的向量表征，因此没有训练过程，直接predict即可获得文本的向量表征。...知识图谱对于NLP各项任务效果好坏的重要性，就好比基础知识对于一个学生成绩好坏的重要性。他是NLP最重要的基础设施，目前各大公司都在着力打造知识图谱，作为一个NLP工程师，必须要熟悉和了解他。
Instrumental variable（IV）：因此，最有效的办法就是找到一个 IV，使得它只影响票价（当然，它也可以通过 P 来影响 Y，但是不能直接影响 Y），而和其他因素（X、E）不相关。...1.2 与代理变量（proxy variable）的对比 第一项的要求应该两个是等价的，即额外选择的这个变量不能成为解释变量进入原来的方程中。...，因此要找一个只影响 的变量来抵消相应的估计误差； proxy variable是想想办法把原来的线性模型系数估计处理，其中的变量 q 观察不到，想要找一个和它接近的变量来替换它。...1个IV变量的估计： 用多个 Instrumental variable需要使用2SLS（ two-stage least square）： 1.3 中介变量/mediation 参考： 因果推理初探...具体的说，这种方法是找到影响内生变量的外生变量，连同其他已有的外生变量一起回归，得到内生变量的估计值，以此作为IV，放到原来的回归方程中进行回归。
中深度学习模型的性能 @ElmaDavies 100% 评估深度学习模型的技巧 @ElmaDavies 100% 小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小 @Lnssssss 在 Keras 中获得深度学习帮助的...9 种方法 @ElmaDavies 100% 如何使用 Keras 在 Python 中网格搜索深度学习模型的超参数 @ElmaDavies 100% 用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别...@ElmaDavies 100% 如何用 Keras 进行预测 @ElmaDavies 100% 用 Keras 进行深度学习的图像增强 @ElmaDavies 100% 8 个深度学习的鼓舞人心的应用...基于卷积神经网络的 Keras 深度学习库中的目标识别 流行的深度学习库 用深度学习预测电影评论的情感 Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程 如何使用 Keras...获得可重现的结果 @AndrewChung-GitHub 如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验 保存并加载您的 Keras 深度学习模型 @AndrewChung-GitHub 用 Keras
你的模型的质量通常受到你的训练数据质量的限制。为了得到最好的模型，你首先应该想办法获得最好的数据。你也想尽可能多的获得那些最好的数据。...你必须非常熟悉你的数据。通过可视化来考察离群点。 猜测每一列数据的单变量分布。 列数据看起来像偏斜的高斯分布吗？考虑用Box-Cox变换调整偏态。 列数据看起来像指数分布吗？考虑用对数变换。...有许多特征选择的方法和特征重要性的方法，这些方法能够给你提供思路，哪些特征该保留，哪些特征该剔除。最简单的方式就是对比所有特征和部分特征的效果。...那有没有什么数据(办法)可以证明你选择的方法是正确的？ 让我们来解决这个难题。当从所有可能的问题中平均来看各算法的性能时，没有哪个算法能够永远胜过其他算法。...，你就能获得拥有更好性能的模型。
作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。...尽管Keras的生产率很高且易于使用，但对于研究用例通常缺乏灵活性。 随着TensorFlow迈入2.0时代，相比上一代进行了非常大的改动。...变量 变量是用于存储可变状态（例如神经网络的权重）的特殊张量。可以使用一些初始值创建变量。 ?...第二部分：Keras API Keras是用于深度学习的Python API。它适合所有人： 如果你是工程师，Keras将为你提供可重用的模块，例如层，指标，培训循环，以支持常见的用例。...总结 本教程获得了大家的一致好评，也体现出该教程的实用性和教学效果。
探索特征工程，如何设计特征以及如何获得它 如何开始使用 Kaggle 超越预测 如何在评估机器学习算法时选择正确的测试选项 如何定义机器学习问题 如何评估机器学习算法 如何获得基线结果及其重要性 如何充分利用机器学习数据...用于家庭用电机器学习的多步时间序列预测 Keras 中使用 LSTM 的多变量时间序列预测 如何开发和评估朴素的家庭用电量预测方法 如何为长短期记忆网络准备单变量时间序列数据 循环神经网络在时间序列预测中的应用...在 Keras 深度学习中获得帮助的 9 种方法 如何使用 Python 和 Keras 网格搜索深度学习模型的超参数 使用 Python 和 Keras 将卷积神经网络用于手写数字识别 如何计算深度学习模型的精确率...、召回率、F1 等 如何用 Keras 做出预测 深度学习类别变量的 3 种编码方式 将 Keras 用于深度学习的图像增强 8 个深度学习的鼓舞人心的应用 Python 深度学习库 Keras 简介...开发深度学习模型 Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程 如何使用 Keras 获得可重现的结果 如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验 保存并加载您的 Keras 深度学习模型
当了多年老大的TensorFlow只有23%的增长，低于第三名Keras的26%。而第四名Caffe不增反降，跌了29%。...除了份额外，从上图中的增长曲线还可以看出，PyTorch从去年开始发力，在今年第一季度获得了一个非常陡的增长曲线，甚至几度超越TensorFlow。 不知道TF有没有感觉到背后的寒意。...他们并不是像你们说的那样胡搞瞎搞，TF很好的贴合了谷歌的需求，并不是我们这帮凡夫俗子能够完全理解的。所以，我用PyTorch。PyTorch比TF好太多！（这位sheep请你坐下！）...rjurney：连个像样的tf.keras文档都没有。PyTorch比TF好太多！ … 不知道TF有没有再次感觉到背后的寒意。 不过整体来看，排名和去年相比变化不大。...Keras作者François Chollet认为，Keras的使用在产业界和整个数据科学圈中最占主流，产业既包括大公司也包括创业公司。不过，在研究社区，Keras的份额要小很多。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
