Keras之队鸢尾花识别 任务目标 对鸢尾花数据集分析 建立鸢尾花的模型 利用模型预测鸢尾花的类别 环境搭建 pycharm编辑器搭建python3.* 第三方库 numpy pandas sklearn keras 处理鸢尾花数据集 了解数据集 鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集,非常适合用来入门. 鸢尾花数据集链接:下载鸢尾花数据集 鸢尾花数据集包含四个特征和一个标签.这四个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征: 花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度 该表确定了鸢尾花品种,品种必须是下…

keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 所需要的人脸检测模块 mtcnn和opencv https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw 第二步:准备数据集: 将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内. 数据集 h…

参考:台大李宏毅老师视频课程-Keras-Demo 在载入数据阶段报错: ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接 Google之后找到一篇内容相近博文:手写数字识别---demo 问题解决步骤: 1-去官网下载了数据集: 数据集网址(宝可梦大师课程里也有提到过):http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 2-将下载好的数据集放在一定的位置 将如下代码另存为一个文件load_data.py,后面直接i…

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并…

介绍如何使用keras搭建一个多层感知机实现手写体识别及搭建一个神经网络最小的必备知识 import keras # 导入keras dir(keras) # 查看keras常用的模块 ['Input', 'Model', 'Sequential', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__ver…

提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…

import kerasimport timefrom keras.utils import np_utils start = time.time()(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()SHAPE = 28 * 28CLASSES = 10x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], SHAPE)x_test = x_test.reshape(x_t…

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模…

100天搞定机器学习|1-38天 100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别 前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713.今天我们完成day40-42的课程,实现猫.狗的识别. 本文数据集下载地址 https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.…

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm. 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算是高纬度的,是大量的:在这些数学运算中,深度学习中的层通过反馈(比如后向传播)来对参数进行调整,然后再进行计算.如此反复数次,从而越来越接近我们所给出的正确结果.而在这个过程中,深度学习中的每个层所学…

参考: 原视频:李宏毅机器学习-Keras-Demo 调参博文1:深度学习入门实践_十行搭建手写数字识别神经网络 调参博文2:手写数字识别---demo(有小错误) 代码链接: 编程环境: 操作系统:win7 - CPU anaconda-Python3-jupyter notebook tersonFlow:1.10.0 Keras:2.2.4 背景: 视频里宝可梦大师提供的部分参数设置不能得到好的结果,这里记录一下后续调参 1-载入数据报错的问题: 载入数据运行时报错:[WinError 1…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

简介 DQN--Deep Q-learning.在上一篇博客DQN(Deep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值,那么这样有什么不足呢?我们可以将问题的稍微复杂化一点了,如果在环境中,State很多,然后Agent的动作也很多,那么毋庸置疑Q-table将会变得很大很大(比如说下围棋),又或者说如果环境的状态是连续值而不是离散值,尽管我们可以将连续值进行离散化,但是又可能…

目录 DCGAN简介 DCGAN的特点 几个重要概念 下采样(subsampled) 上采样(upsampling) 反卷积(Deconvolution) 批标准化(Batch Normalization) 激活函数 G模型 总结 参考 如果说最经常被用来处理图像的网络模型,那么毋庸置疑,应该是CNN了,而本次入土教程的最终目的是做一个动漫头像生成的网络模型,因此我们可以将CNN与GAN结合,也就是组成了传说中的DCGAN网络. DCGAN简介 DCGAN全称Deep Convolutional…

一.前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的. 二.具体 1.因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244,而数据集是28*28的,所以需要通过OpenCV在代码里去改变. 2.把模型下载后离线放入用户的管理目录下面,这样训练的时候就不需要从网上再下载了 3.我们保留的是除了全连接的所有层. 4.选择数据生成器,在真正使用…

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常用优化器之一 大多数情况下,adma速度较快,达到较优值迭代周期较少, 一般比SGD效果好 CNN应用于手写识别 import numpy as np from keras.datasets import mnist #将会从网络下载mnist数据集 from keras.utils import np_u…

load iris_data.mat P_train = []; T_train = []; P_test = []; T_test = []; for i = 1:3 temp_input = features((i-1)*50+1:i*50,:); temp_output = classes((i-1)*50+1:i*50,:); n = randperm(50); P_train = [P_train temp_input(n(1:40),:)']; T_train = [T_train…

原始论文中的网络结构如下图: keras生成的网络结构如下图: 代码如下: import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.u…

keras框架的MLP手写数字识别MNIST 代码: # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import pandas as pd from keras.utils import np_utils np.random.seed(10) # In[2]: from keras.datasets import mnist # In[3]: (x_train_image,y_train_label),(x_test_image,y_test_label…

卷积神经网络的结构我随意设了一个. 结构大概是下面这个样子: 代码如下: import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D # 从文件夹图像与标签文件…

上次用Matlab写过一个识别Mnist的神经网络,地址在:https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/9042908.html 这次又用Keras做了一个差不多的,毕竟,现在最流行的项目都是Python做的,我也跟一下潮流:) 数据是从本地解析好的图像和标签载入的. 神经网络有两个隐含层,都有512个节点. import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像…

一.手写数字识别 现在就来说说如何使用神经网络实现手写数字识别. 在这里我使用mind manager工具绘制了要实现手写数字识别需要的模块以及模块的功能:  其中隐含层节点数量(即神经细胞数量)计算的公式(这只是经验公式,不一定是最佳值): m=n+l−−−−√+am=n+l+a  m=log2nm=log2⁡n  m=nl−−√m=nl  m: 隐含层节点数 n: 输入层节点数 l:输出层节点数 a:1-10之间的常数 本例子当中: 输入层节点n:784 输出层节点:10 (表示数字 0 ~…

本文的keras后台为tensorflow,介绍如何利用预编译的模型进行迁移学习,以训练和识别自己的图片集. 官网 https://keras.io/applications/ 已经介绍了各个基于ImageNet的预编译模型,对于我们来说,既可以直接为我所用进行图片识别,也可在其基础上进行迁移学习,以满足自己的需求. 但在迁移学习的例子中,并不描述的十分详细,我将给出一个可运行的代码,以介绍如何进行迁移学习. from tensorflow.keras.applications.vgg19 im…

这个是我使用的车牌识别开源项目的地址:https://github.com/zeusees/HyperLPR Python 依赖 Anaconda for Python 3.x on Win64 Keras (>2.0.0) Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x) Numpy (>1.10) Scipy (0.19.1) OpenCV(>3.0) Scikit-image (0.13.0) PIL 准备工作:安装以下依赖包 pip install…

from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() #train_images 和 train_labels 是训练集 train_images.shape#第一个数字表示图片张数,后面表示图片尺寸,和之前我在opencv上遇到的有所不同 #opencv上是前面表示图片尺寸,后面表示图片的通道数量 输出: (60000, 28,…

MNIST手写数字集 MNIST是一个由美国由美国邮政系统开发的手写数字识别数据集.手写内容是0~9,一共有60000个图片样本,我们可以到MNIST官网免费下载,总共4个.gz后缀的压缩文件,该文件是二进制内容. train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images     图片样本,用来训练模型 train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels     图片样本对应的数字标签 t10k-images-…

在之前的一章中我们讲到的keras手写数字集的识别中,所使用的loss function为‘mse’,即均方差.那我们如何才能知道所得出的结果是不是overfitting?我们通过运行结果中的training和testing即可得知. 源代码与运行截图如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/9/9 13:23 # @Author : BaoBao # @Mail : baobaotql@163.com #…

#基于mnist数据集的手写数字识别 #构造了cnn网络拟合识别函数,前两层为卷积层,第三层为池化层,第四层为Flatten层,最后两层为全连接层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequ…