从零开始构建并编写神经网络---Keras【学习笔记】[1/2]

Keras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: 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) 支持CNN和RNN,或二者的结合无缝CPU和GPU切换 Keras官网首页一.背景本次构建神经网络最终目的:输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字. 二.Keras代码…

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四 2018-06-11 10:36:18 wyx100 阅读数 4193更多分类专栏: 人工智能 python 深度学习 keras 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/80647379 https://github.com/keras-team/keras/tree/mast…

卷积神经网络(CNN)学习笔记1：基础入门

卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01 | In Machine Learning | 9 Comments | 14935 Views 概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的.CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的…

Keras学习笔记——Hello Keras

最近几年,随着AlphaGo的崛起,深度学习开始出现在各个领域,比如无人车.图像识别.物体检测.推荐系统.语音识别.聊天问答等等.因此具备深度学习的知识并能应用实践,已经成为很多开发者包括博主本人的下一个目标了. 目前最流行的框架莫过于Tensorflow了,但是只要接触过它的人,就知道它使用起来是多么让人恐惧.Tensorflow对我们来说,仿佛是一门高深的Deep Learning学习语言,需要具备很深的机器学习和深度学习功底,才能玩得转. Keras正是在这种背景下应运而生的,它是一个对开…

keras 学习笔记：从头开始构建网络处理 mnist

全文参考 < 基于 python 的深度学习实战> import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D (x_train, y_train), (x_tes…

Keras学习笔记

Keras基于Tensorflow和Theano.作为一个更高级的框架,用其编写网络更加方便.具体流程为根据设想的网络结构,使用函数式模型API逐层构建网络即可,每一层的结构都是一个函数,上一层的输出作为这一层的输入,这一层的输出作为下一层的输入,非常简单.所以这个框架本身并没有太多值得学习的东西,需要学习的东西是如何去构建一个更好的网络,这是在代码实现前需要仔细考虑的.在有一个大概的框架后使用代码进行训练调参以发现模型的不足和从哪里进行改进. 模型的建立和调参是一个比较"混沌"的过程…

Keras学习笔记(完结)

使用Keras中文文档学习基本概念 Keras的核心数据结构是模型,也就是一种组织网络层的方式,最主要的是序贯模型(Sequential).创建好一个模型后就可以用add()向里面添加层.模型搭建完毕后需要使用complie()来编译模型,之后就可以开始训练和预测了(类似于sklearn). Sequential其实是模型的一种特殊情况,单输入单输出,层与层之间只有相邻关系.而通用的模型被称为函数式模型(function model API),支持多输入多输出,层与层之间可以任意相连. Ker…

卷积神经网络 CNN 学习笔记

激活函数Relu 最近几年卷积神经网络中,激活函数往往不选择sigmoid或tanh函数,而是选择relu函数.Relu函数的定义 $$f(x)= max(0,x)$$ Relu函数图像如下图所示: CNN示例上图是一个CNN的示意图,一个卷积神经网络由若干卷积层.Pooling层.全连接层组成.你可以构建各种不同的卷积神经网络,它的常用架构模式为: INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*K 也就是N个卷积层叠加,然后(可选)叠加一个Poolin…

Keras学习笔记1--基本入门

""" 1.30s上手keras """ #keras的核心数据结构是“模型”,模型是一种组织网络层的方式,keras 的主要模型是Sequential模型,Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈 from keras.models import Sequential model=Sequential() ###将一些网络层通过.add()叠加起来,就构成了一个模型 from keras.layers import Dense,Acti…

[matlab]bp神经网络工具箱学习笔记

基本就三个函数: newff():创建一个bp神经网络 train():训练函数 sim():仿真函数同时具有可视化界面,但目前不知道可视化界面如何进行仿真,且设置不太全工具箱:Neural net fitting textread使用方法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1. clear; clc; %注意P矩阵,matlab默认将一列作为一个输入 P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173…

卷积神经网络CNN学习笔记

CNN的基本结构包括两层: 特征提取层:每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征.一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来: 特征映射层:网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等.特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性.此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少了网络自由参数的个数.卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提…

Keras学习笔记二：保存本地模型和调用本地模型

使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型,需要的时候直接调用,不再重新训练一.保存模型到本地以mnist数据集下的AutoEncoder 去噪为例.添加: file_path="MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5" tensorboard = TensorBoard(log_dir='/tmp/tb', histogram_freq=0, write_graph=False) chec…

keras学习笔记-bili莫烦

一.keras的backend设置有两种方式: 1.修改JSON配置文件修改~/.keras/keras.json文件内容为: { "iamge_dim_ordering":"tf", "epsilon":1e-07, "floatx":"float32", "backend":"tensorflow" } 官方文档解释: iamge_data_format:字符…

吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记_看图就懂了！！！(理论篇)

前言目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM 本文可以解答: RNN用来解决什么问题,什么样的数据特征适合用它来解决 RNN的缺陷是什么,LSTM,GRU是如何…

吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记_没有复杂数学公式，看图就懂了！！！(理论篇)

本篇文章被Google中国社区组织人转发,评价: 条理清晰,写的很详细! 被阿里算法工程师点在看! 所以很值得一看! 前言目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM…

循环神经网络(RNN)--学习笔记

一.基本概念 RNN针对的数据是时序数据.RNN它解决了前馈神经网络,无法体现数据时序关系的缺点.在RNN网络中,不仅同一个隐含层的节点可以相互连接,同时隐含层的输入不仅来源于输入层的输入还包括了上一个隐含层的输出. RNN中主要有以下几个参数: (1)Xt表示第t隐含层的输入层的输入, St表示第t隐含层的隐含状态,Yt表示第t隐含层的输出 (2)U表示Xt的参数,W表示St-1的参数,V表示St的参数 (3)St = f(UXt+WSt-1) Yt = VSt RNN实现了参数共享,也就是不…

Keras学习笔记。

1. keras.layers.Dense (Fully Connected Neural NetWork),所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias) keras.layers.Dense(units, // 该层的neuron的个数 activation=None, // 该层的激活函数.如果不指定该参数,将不会使用任何激活函数(即使用线性激活函数:a(x)=x) use_bias=True, // 是否添加偏置项…

keras学习笔记2

1.keras的sequential模型需要知道输入数据的shape,因此,sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数,后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape,因此不需要为每个层都指定这个参数.可以通过传递一个input_shape或者batch_input_shape的关键字参数给第一层来输入数据shape,他们是tuple类型的数据,其中可以填入None,如果填入None则表示此位置可能是任何正整数. batch_input_shape给出了batchs…

用ASP.NET Core构建可检测的高可用服务--学习笔记

摘要随着现代化微服务架构的发展,系统故障的定位与快速恢复面临着诸多挑战,构建可检测的服务,帮助线上保障团队时刻掌控应用的运行状况越来越重要.本次分享会讲解如何让 ASP .NET Core 应用与现代化云基础设施完美融合,提升服务的可检测性,保障线上系统的可用率. 技术架构进化史单体架构服务化架构(SOA) 微服务架构 Service Mesh 架构进化带来的挑战应用越拆越多拓扑越来越复杂故障定位难上加难哪些场景需要应用可检测故障自动隔离故障定位排查服务可用性检测服务性能测…

keras 学习笔记（二） ——— data_generator

data_generator 每次输出一个batch,基于keras.utils.Sequence Base object for fitting to a sequence of data, such as a dataset. Every Sequence must implement the __getitem__ and the __len__ methods. If you want to modify your dataset between epochs you may imple…

keras 学习笔记（一） ——— model.fit & model.fit_generator

from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array a = load_img('1.jpg') b = img_to_array(a) print (type(a),type(b)) 输出: a type:<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>,b type:<class 'numpy.ndarray'> optimizer: Adam : 算法思想 [1]: A…

Keras学习笔记三：一个图像去噪训练并离线测试的例子，基于mnist

训练模型需要的数据文件有: MNIST_data文件夹下的mnist_train.mnist_test.noisy_train.noisy_test.train文件夹下60000个图片,test下10000个图片 noisy_train.noisy_test下的图片加了椒盐噪声与原图序号对应离线测试需要的数据文件有: MNIST_data文件夹下的my_model.hdf5.my_test.my_test文件夹下要有一层嵌套文件夹并放测试图片数据集准备参考: https://www.cnbl…

Keras学习笔记一：修改数据读入方式为本地图片读入

第一种方法: Keras官方给的图片去噪示例要自动下载mnist数据集并处理,不能修改和加入自己的数据集. from keras.datasets import mnist (x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255. x_test = x_test.astype('float32') / 255. 以上代码实现了把mnist数据集读到x_train 和x_test…

ALSA声卡11_从零编写之调试——学习笔记

1.调试 (1)把程序拷贝到服务器上进行编译 (2)把程序放到内核上面去重新配置内核,吧原来的声卡驱动程序去掉 a. 修改语法错误 11th_myalsa b. 配置内核去掉原来的声卡驱动 -> Device Drivers -> Sound card support -> Advanced Linux Sound Architecture -> ALSA for SoC audio support c. 使用新内核启动 d.…

uIP学习笔记

uIP学习笔记从零开始使用uIP freemodbus modbus TCP 学习笔记…

系列文章--Node.js学习笔记系列

Node.js学习笔记系列总索引 Nodejs学习笔记(一)--- 简介及安装Node.js开发环境 Nodejs学习笔记(二)--- 事件模块 Nodejs学习笔记(三)--- 模块 Nodejs学习笔记(四)--- 与MySQL交互(felixge/node-mysql) Nodejs学习笔记(五)--- Express安装入门与模版引擎ejs Nodejs学习笔记(六)--- Node.js + Express 构建网站预备知识 Nodejs学习笔记(七)--- Node.js + Exp…