1.目标函数 (1)mean_squared_error / mse 均方误差,常用的目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean()(2)mean_absolute_error / mae 绝对值均差,公式为(|y_pred-y_true|).mean()(3) mean_absolute_percentage_error / mape公式为:(|(y_true - y_pred) / clip((|y_true|),epsilon, infinite)|).mean(a

1.自定义层 对于简单.无状态的自定义操作,你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现.但是对于那些包含了可训练权重的自定义层,你应该自己实现这种层. 这是一个 Keras2.0 中,Keras 层的骨架(如果你用的是旧的版本,请更新到新版).你只需要实现三个方法即可: build(input_shape): 这是你定义权重的地方.这个方法必须设 self.built = True,可以通过调用 super([Layer], self).build() 完成. call(x)

一.使用pip安装好tensorflow 二.使用pip安装好Keras 三.构建过程: 1 导入数据 2 定义模型 3 编译模型 4 训练模型 5 测试模型 6 写出程序 1.导入数据 使用皮马人糖尿病数据集(Pima Indians onset of diabetes)(自行百度,google下载数据集) 数据集的内容是皮马人的医疗记录,以及过去5年内是否有糖尿病.所有的数据都是数字,问题是(是否有糖尿病是1或0),是二分类问题.数据的数量级不同,有8个属性: 怀孕次数 2小时口服葡萄糖耐量

目录 Keras 文档阅读笔记(不定期更新) 模型 Sequential 模型方法 Model 类(函数式 API) 方法 层 关于 Keras 网络层 核心层 卷积层 池化层 循环层 融合层 高级激活层 其他层 损失函数 评估标准 优化器 激活函数 正则化 约束 Keras 文档阅读笔记(不定期更新) 本文是 Keras 2.2.4 文档的阅读笔记,旨在以自顶向下的角度建立起对 Keras 主要模块的认识,同时方便记忆. 内容将不定期更新补充. 模型 Sequential 模型方法 compi

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 3 TensorFlow2.0使用 3.2 "tf.keras"API Keras是一

简单地训练一个四层全连接网络. Ref: http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/ 1. Load Data 数据简介:Pima Indians Diabetes Data Set 下载 :Data download --> 保存为:pima-indians-diabetes.csv from keras.models import Sequential from keras.lay

http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ http://www.voidcn.com/blog/zjm750617105/article/p-5954719.html

找对工具真的很重要,周末和学霸折腾了一天才装了几个包,问了同事找了一个方便的包,装起来不要太快啊.二十分钟全部搞定. 一.Anaconda 真是大杀器,牛到飞起来,一键部署,所有常用的机器学习包全部包括了,安装也很方便.下载地址:https://www.continuum.io/downloads 二.theano 下载地址:https://github.com/Theano/Theano,直接安装. 三.keras 下载地址:https://github.com/fchollet/keras,

说明:系统是unbuntu14.04LTS,32位的操作系统,以前安装了python3.4,现在想要安装theano和keras.步骤如下: 1,安装pip sudo apt-get install python3-setuptools sudo easy_install3 pip 2,安装g++ sudo apt-get install g++ 采用上述命令安装g++,安装完成后可用g++ -version查看是否安装完成.注意,如果没有安装g++,在import theano时会出现以下错误

人工神经网络集成开发环境 :  http://www.neurosolutions.com/ keras:   https://github.com/fchollet/keras 文档    https://keras.io/     中文: http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 深度学习资源:    https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning

问题:老板让测试运行Keras官网里的Mnist-cnn.py,结果从下载数据就是一路坑-- 当前环境:Ubuntu12.04.python2.7.Keras 1.1.1(不知道这个版本号对不对,在启动文件里查到的) 按遇到问题的先后逐个出解决方案: 1.load_data数据,下载老是报Errno 104 Connection reset by peer 解决: ①因为无论是否FQ下载都很慢,下载数据到本地并解压出pkl文件,绝对路径中不能有中文, ②重写数据加载函数,后面上代码, 2.运行代

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.

Documentation: https://keras.io/ 1. 利用anaconda 管理python库是明智的选择. conda update conda conda update anaconda conda update --all conda install mingw libpython pip install --upgrade --no-deps theano pip install keras 2. 测试theano python执行: import theano the

安装过程中,网络状态一定要好,如果安装过程中出现time out的提示信息,今天就可以洗洗睡啦,等明天网络状态好的时候再安装. 安装过程出现不知名的错误的时候,执行第一步,update一下 1.#update software sudo apt-get update 2.# 安装gfortran sudo apt-get install gfortran # 安装blas sudo apt-get install libopenblas-dev # 安装lapack sudo apt-get i

import numpy as np import cPickle import keras as ks from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, convolutional, Convolution2D, MaxPooling2D, Dropout from keras.utils import np_utils import logging def read_data(file): with open(file,'rb') as

import numpy as npimport gzip import struct import keras as ks import logging from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Convolution2D from keras.utils import np_utils def read_data(label_url,image_url): with gzip.open(label_url) as flbl: m

sudo pip install keras --安装 新建一个文件,里面存储的数据:第一列是属性,第二列是类别 11220044 011220044 011220044 011220033 111222244 011222244 011222444 111222044 011220044 011220044 011220044 011220044 011220044 011220055 111220066 111220077 1 X_test,y_test=np.loadtxt('/home/

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

keras介绍 Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库.采用Python / Theano开发. 使用Keras如果你需要一个深度学习库: 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据).以及两者的组合. 无缝地运行在CPU和GPU上. keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比

#Install numpy and scipy sudo apt-get install gfortran libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev python-pip g++ libopenblas-dev git python-nose python-pip python-dev python-tk sudo apt-get remove python-numpy python-scipy sudo pip install numpy

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c