keras 及 LSTM 层对 IMDB 数据进行分类

2024-08-31

keras实例学习-双向LSTM进行imdb情感分类

源码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论,以情绪(正面/负面)标记.评论已经过预处理,并编码为词索引(整数)的序列表示.为了方便起见,将词按数据集中出现的频率进行索引,例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词. 这允许快速筛选操作,例如:「只考虑前 10,000 个最常用的

基于 Keras 的 LSTM 时间序列分析——以苹果股价预测为例

简介时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.预测未来股价走势是一个再好不过的例子了.在本文中,我们将看到如何在递归神经网络的帮助下执行时间序列分析.我们将根据过去5年的股价预测苹果公司之后的股价. 数据集我们将使用从2013年1月1日到2017年12月31日的苹果股票价格作为训练集,2018年1月的价格作为测试集.所以,为了评估算法的效果,也要下载2018年1月的实际股票价格. 打开包含五年数据的苹果股票价格的训练文件后可以看到如下几列:“

手把手教你用 Keras 实现 LSTM 预测英语单词发音

1. 动机我近期在研究一个 NLP 项目,根据项目的要求,需要能够通过设计算法和模型处理单词的音节 (Syllables),并对那些没有在词典中出现的单词找到其在词典中对应的押韵词(注:这类单词类似一些少见的专有名词或者通过组合产生的新词,比如 Brexit,是用 Britain 和 exit 组合在一起创造出来表示英国脱欧的新词).在这两个任务中,能够对单词的发音进行预测是非常有必要的.本文详细记录我解决该问题的过程,希望能够对初学者和具有一定经验的朋友有所帮助.本文代码实现均基于 Pyth

Keras（七）Keras.layers各种层介绍

一.网络层 keras的层主要包括: 常用层(Core).卷积层(Convolutional).池化层(Pooling).局部连接层.递归层(Recurrent).嵌入层( Embedding).高级激活层.规范层.噪声层.包装层,当然也可以编写自己的层. 对于层的操作 layer.get_weights() #返回该层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights)#将权重加载到该层 config = layer.get_config()#保存该层的配置

keras的LSTM函数详解

keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=Non

基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测

目录基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测问题描述长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法基于时间步的 LSTM 网络回归在批量训练之间保持 LSTM 的记忆在批量训练中堆叠 LSTM 网络总结扩展阅读本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

TCP/IP中链路层的附加数据(Trailer数据)和作用

1.TCP/IP中链路层的附加数据是什么在用wireshark打开报文时,链路层显示的Trailer数据就是附加数据,如图 2.如何产生 1.例如以太网自动对小于64字节大小的报文进行填充(未实验). 2.使用链路层套接字写数据时,实际数据大小 > (ip头标示报文大小 + 链路层头部) 3.生存周期测试:使用套接字发送带Trailerr数据的报文,看收端是否可以收到. IP层SOCK_RAW套接字 1.内网可以携带Trailerr数据 2.外网丢包(路由器所为?) 链路层SOCK_PA

弹出层和ajax数据交互

<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Default.aspx.cs" Inherits="_Default" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD

使用SVM对多类多维数据进行分类

最近,本人要做个小东西,使用SVM对8类三维数据进行分类,搜索网上,发现大伙讨论的都是二维数据的二分类问题,遂决定自己研究一番.本人首先参考了opencv的tutorial,这也是二维数据的二分类问题.然后通过学习研究,发现别有洞天,遂实现之前的目标.在这里将代码贴出来,这里实现了对三维数据进行三类划分,以供大家相互学习. #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp&g

网络学习day02_OSI七层模型及数据的传输过程

title: 2018.9.2 OSI七层模型及数据的传输过程 tags: 计算机网络, OSI七层模型, 数据传输, 数据解封装 --- OSI七层模型和TCP/IP五层模型 OSI七层模型我们说的七层模型第七层都是应用层,第一层是最底下的物理层. 图中只有物理层之间的线条是实线的,可以将这条线理解为两台主机之间的网线,连接两机实现通讯模型里的每一层都是独立的,两台主机之间通信,对应的层使用的协议相同. 应用层可以理解为最接近使用者的一层,我们可以直接使用,例如QQ.微信等软件,当我们用此

view是视图层+action是控制层+service是业务层+dao是数据访问层。

【TensorFlow】自主实现包含全节点Cell的LSTM层 Cell

0x00 前言常用的LSTM,或是双向LSTM,输出的结果通常是以下两个:1) outputs,包括所有节点的hidden2) 末节点的state,包括末节点的hidden和cell大部分任务有这些就足够了,state是随着节点间信息的传递依次变化并容纳更多信息,所以通常末状态的cell就囊括了所有信息,不需要中间每个节点的cell信息,但如果我们的研究过程中需要用到这些cell该如何是好呢? 近期的任务中,需要每个节点的前后节点cell信息来做某种判断,所以属于一个较为特殊的任务,自主实现了

Keras中使用LSTM层时设置的units参数是什么

https://www.zhihu.com/question/64470274 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ https://jasdeep06.github.io/posts/Understanding-LSTM-in-Tensorflow-MNIST/ https://stackoverflow.com/questions/37901047/what-is-num-units-in-tensorflow-b

使用keras的LSTM进行预测----实战练习

代码 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM import marksix_1 import talib as ta lt = marksix_1.Marksix() lt.load_data(period=500) # 指标序列 m = 2 series = lt.adapter(loc=', zb_na

Kesci： Keras 实现 LSTM——时间序列预测

博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学

用keras实现lstm 利用Keras下的LSTM进行情感分析

1 I either LOVE Brokeback Mountain or think it’s great that homosexuality is becoming more acceptable!:1 Anyway, thats why I love ” Brokeback Mountain.1 Brokeback mountain was beautiful…0 da vinci code was a terrible movie.0 Then again

keras的Embedding层

keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None) 输入shape:形如(samples,sequence_length)的2D张

keras计算指定层的输出

import keras model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(4, activation='relu', input_dim=1, name='layer1', kernel_initializer='one'), keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='layer2') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') m

Keras的TimeDistributed层

Keras的TimeDistributed层主要用途是在时间维度上进行全连接. 比如Faster RCNN,1张图生成了16个ROI,需要对每一个ROI进行分类和回归,ROI的维度是7×7×512,长度和宽度都是7,512个通道,16个ROI的的维度是16×7×7×512,需要得到16个分类和回归,这个时候就可以使用TimeDistributed层了.一次性输入16×7×7×512,进行全连接,相当于16个时间切片,对每个7×7×512的切片分别进行全连接(Dense),最后就得到16个分类和回

Keras实现LSTM

一.先看一个Example 1.描述,输入为一个字母,输出为这个字母的下一个顺序字母 A->B B->C C->D 2.Code import numpy from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from keras.utils import np_utils # 固定每次的随机数都是相同的 numpy.random.seed(7) #

【Python】keras使用LSTM拟合曲线

keras生成的网络结构如下图: 代码如下: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Activation from keras.utils.vis_utils import plot_model import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

keras 及 LSTM 层对 IMDB 数据进行分类

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