import numpy as np from keras.datasets import reuters from keras import layers from keras import models from keras import optimizers from keras.utils.np_utils import to_categorical import matplotlib.pyplot as plt def vectorize_data(x, dim = 10000): r

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 0 为什么学TF 1 Tensorflow的安装 2 数据集构建 2 预处理 3 构建模型 4 优化器 5 训练与预测 0 为什么学TF 之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTorch有了一个全面而深刻的认识了吧 (如果你认真跑代码了并且认真看文章了的

对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析,我认为王树义老师这篇文章讲的非常好,通俗且易懂: http://blog.sciencenet.cn/blog-377709-1121098.html 但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法,只是在宏观上的一个概述.在阅读这篇文章后,我便心生实现一个简单的二元分类并把前后过程记录下来的念头,所以本篇的主体以算法实现为主,略带分析,并不会涉及太多的理论知识.本篇以线性Logistic Regression为主要的模型工具来做一个简

深度神经网络算法,是基于神经网络算法的一种拓展,其层数更深,达到多层,本文以简单神经网络为例,利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数,文章最后,基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序,并对异或运算和0-9字符集进行预测. 一.问题引入 利用如下图像结构,通过训练集对其参数进行训练,当有新的测试数据时,通过更新函数,获得正确的预测值,更新函数方程为: Oij = activation(sum(xi*wij)+bij) 图中为简单的两层神经网络结构,4,5对应的为隐藏层

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 本来想要进deeplearning.ai的官网看作业的,因为我是在网易云上面看的课所以没有作业,然而GFW把我关了,我现在用的新机器代理还没设置好.照例来一句GTMD GFW! 然后本来想把jupyter notebook直接上传到博客,但是转换成html不支持,转成markdown丢了好多东西,所

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据 以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from keras.utils import np_utils from sklearn.model_selection import train_test

对于自定义数据集的图片任务,通用流程一般分为以下几个步骤: Load data Train-Val-Test Build model Transfer Learning 其中大部分精力会花在数据的准备和预处理上,本文用一种较为通用的数据处理手段,并通过手动构建,简单模型, 层数较深的resnet网络,和基于VGG19的迁移学习. 你可以通过这个例子,快速搭建网络,并训练处一个较为满意的结果. 1. Load data 数据集来自Pokemon的5分类数据, 每一种的图片数量为200多张,是一个较

上一篇文章我们介绍了通过神经网络来处理一个非线性回归的问题,这次我们将采用神经网络来处理一个多元分类的问题. 这次我们解决这样一个问题:输入一个人的身高和体重的数据,程序判断出这个人的身材状况,一共三个类别:偏瘦.正常.偏胖. 处理流程如下: 1.收集数据 2.构建神经网络 3.训练网络 4.保存和消费模型 详细步骤如下: 1.收集数据 对于一个复杂的业务数据,在实际应用时应该是通过收集取得数据,本文的重点不在数据收集,所以我们将制造一批标准数据来进行学习. 关于人体的胖瘦问题,有一个BMI算法

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷

使用tensorflow构造神经网络用来进行mnist数据集的分类 相比与上一节讲到的逻辑回归,神经网络比逻辑回归多了隐藏层,同时在每一个线性变化后添加了relu作为激活函数, 神经网络使用的损失值为softmax概率损失值,即为交叉熵损失值 代码:使用的是mnist数据集作为分类的测试数据,数据的维度为50000*784 第一步:载入mnist数据集 第二步:超参数的设置,输入图片的大小,分类的类别数,迭代的次数,每一个batch的大小 第三步:使用tf.placeholder() 进行输入数

如下样例基于tensorflow实现了一个简单的3层深度学习入门框架程序,程序主要有如下特性: 1.  基于著名的MNIST手写数字集样例数据:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 2.  加入衰减学习率优化,使得学习率可以根据训练步数指数级减少,在训练后期增加模型稳定性 3.  加入L2正则化,减少各个权重值大小,避免过拟合问题 4.  加入滑动平均模型,提高模型在验证数据上的准确性 网络一共3层,第一层输入层784个节点的输入层,第二层隐藏层有500个节点,第三

数据准备 1.收集数据 UC Irvine Machine Learning Repository-Concrete Compressive Strength Data Set 把下载到的Concrete_Data.xls拷贝到R的工作目录,然后用Excel打开另存为concrete.cvs. 或者从这里下载: http://files.cnblogs.com/files/yuananyun/concrete.rar 2.数据预处理 > setwd("F://R语言/练习/")

参照当Bert遇上Kerashttps://spaces.ac.cn/archives/6736此示例准确率达到95.5%+ https://github.com/CyberZHG/keras-bert/blob/master/README.zh-CN.md 示例实现 # ! -*- coding:utf-8 -*- import json import numpy as np import pandas as pd from random import choice from keras_be

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

数据集的官网 http://realitycommons.media.mit.edu/index.html(可能需要FQ) ,下面是数据集的简要介绍(摘自官方网站) The goal of this experiment was to explore the capabilities of the smart phones that enabled social scientists to investigate human interactions beyond the traditional

看李政轩老师讲的Kernel,讲的非常好!前面有几道作业题,用MATLAB简单做了下,不知道对不对,错误之处还请指出. 题目是这样的. 一.MATLAB版本: clear; clc % 生成training sample MU1 = [1 2]; MU2 = [4 6]; SIGMA1 = [4 4; 4 9]; SIGMA2 = [4 2; 2 4]; M1 = mvnrnd(MU1,SIGMA1,100); M2 = mvnrnd(MU2,SIGMA2,100); %生成testing sa

这是pytorch官方的一个例子 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 代码如下 # coding=utf-8 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数