本实验分三步: 1. 建立数据集 2. 建立网络并训练 3. 可视化 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import SGD # 构建数据集 X_data = np.linspace(-1,1,100)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05,X_data.sha…

项目简介   在之前的文章keras入门(三)搭建CNN模型破解网站验证码中,笔者介绍介绍了如何用Keras来搭建CNN模型来破解网站的验证码,其中验证码含有字母和数字.   让我们一起回顾一下那篇文章的处理思路: 利用OpenCV对图像进行单个字符的切割,大概400多张图片: 对切割好的单个字符进行人工手动标记: 搭建合适的CNN模型,对标记好的数据集进行训练: 对于新的验证码,先切割单个字符,再对单个字符进行预测,组成总的预测结果.   这一次,笔者将会换种思路,使用CNN模型来破解网站的验…

keras入门参考网址: 中文文档教你快速建立model keras不同的模块-基本结构的简介-类似xmind整理 Keras的基本使用(1)--创建,编译,训练模型 Keras学习笔记(完结) keras分类应用里的人脸预测kaggle: 根据人脸预测年龄性别和情绪 人脸表情分类与识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类(四) 数据量大无法载入时,节约内存model.fit_generator: keras 大数据的训练,迭代载入内存 1 def generate_arrays_from…

本文将会介绍如何利用Keras来实现模型的保存.读取以及加载.   本文使用的模型为解决IRIS数据集的多分类问题而设计的深度神经网络(DNN)模型,模型的结构示意图如下: 具体的模型参数可以参考文章:Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题. 模型保存   Keras使用HDF5文件系统来保存模型.模型保存的方法很容易,只需要使用save()方法即可.   以Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题中的DNN模型为例,整个模型的变量为model,我们设置…

Keras介绍   Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow.Theano.MXNet以及CNTK.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果.Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.6.   Keras,在希腊语中意为"角"(horn),于2015年3月份第一次发行,它可以在Windows, Linux, Mac等系统中运行.那么,既然有了TensorFlow(或Theano.M…

  在北京做某个项目的时候,客户要求能够对数据进行训练.预测,同时能导出模型,还有在页面上显示训练的进度.前面的几个要求都不难实现,但在页面上显示训练进度当时笔者并没有实现.   本文将会分享如何在Keras中将模型训练的过程实时可视化.   幸运的是,已经有人帮我们做好了这件事,这个项目名叫hualos,Github的访问网址为:https://github.com/fchollet/hualos, 作者为François Chollet和Eder Santana,前面的作者就是Keras的创…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v…

1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合                 c)无缝CPU和GPU切换 2)设计原则 a)用户友好:Keras是为人类而不是天顶星人设计的API.用户的使…

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (…

项目介绍   在文章CNN大战验证码中,我们利用TensorFlow搭建了简单的CNN模型来破解某个网站的验证码.验证码如下: 在本文中,我们将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码. 数据集   对于验证码图片的处理过程在本文中将不再具体叙述,有兴趣的读者可以参考文章CNN大战验证码.   在这个项目中,我们现在的样本一共是1668个样本,每个样本都是一个字符图片,字符图片的大小为16*20.样本的特征为字符图片的像素,0代表白色,1代表黑色,每个样本为320个特征,取…