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用Keras搭建神经网络 简单模版（五）——RNN LSTM Regressor 循环神经网络

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM,TimeDistributed,Dense from keras.optimizers import Adam BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20…

用Keras搭建神经网络 简单模版（三）—— CNN 卷积神经网络（手写数字图片识别）

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,…

用Keras搭建神经网络 简单模版（一）——Regressor 回归

首先需要下载Keras,可以看到我用的是TensorFlow 的backend 自己构建虚拟数据,x是-1到1之间的数,y为0.5*x+2,可视化出来 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense#全连接层 import matp…

用Keras搭建神经网络 简单模版（六）——Autoencoder 自编码

import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Input import matplotlib.pyplot as plt (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.asty…

用Keras搭建神经网络 简单模版（四）—— RNN Classifier 循环神经网络（手写数字图片识别）

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN,Activation,Dense from keras.optimizers import Ada…

用Keras搭建神经网络 简单模版（二）——Classifier分类（手写数字识别）

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation#全连接层 import ma…

TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 前言 RNN知识结构 简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关.然而在解决很多实际问题的时候我们发现,现实问题中存在着很多序列型的数据,例如文本.语音以及视频等.这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的,既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外,还与之前某…

keras搭建密集连接网络/卷积网络/循环网络

输入模式与网络架构间的对应关系: 向量数据:密集连接网络(Dense层) 图像数据:二维卷积神经网络 声音数据(比如波形):一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络 文本数据:一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络 时间序列数据:循环神经网络(首选)或一维卷积神经网络 其他类型的序列数据:循环神经网络或一维卷积神经网络.如果数据顺序非常重要(比如时间序列,但文本不是),那么首选循环神经网络 视频数据:三维卷积神经网络(如果需要捕捉运动效果),或者帧级的二维神经网络(用于特征提取)+循环神经网络或一…

大话循环神经网络（RNN）

  在上一篇文章中,介绍了 卷积神经网络(CNN)的算法原理,CNN在图像识别中有着强大.广泛的应用,但有一些场景用CNN却无法得到有效地解决,例如: 语音识别,要按顺序处理每一帧的声音信息,有些结果需要根据上下文进行识别: 自然语言处理,要依次读取各个单词,识别某段文字的语义 这些场景都有一个特点,就是都与时间序列有关,且输入的序列数据长度是不固定的. 而经典的人工神经网络.深度神经网络(DNN),甚至卷积神经网络(CNN),一是输入的数据维度相同,另外是各个输入之间是独立的,每层神经元的信号…

RNN循环神经网络学习——概述

循环神经网络(Recurrent Neural NetWork,RNN)是一种将节点定向连接成环的人工神经网络,其内部状态可以展示动态时序行为. 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络最初就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上来看,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出.也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的,隐藏层的输入不仅包含输入层的输出,还包括上一时刻隐藏层的输出. 如图为典型的RNN结构示意图.RNN主体结构的…