[深度应用]·Keras极简实现Attention结构 在上篇博客中笔者讲解来Attention结构的基本概念,在这篇博客使用Keras搭建一个基于Attention结构网络加深理解.. 1.生成数据 这里让x[:, attention_column] = y[:, 0],X数据的第一列等于Y数据第零列(其实就是label),这样第一列数据和label的相关度就会很大,最后通过输出相关度来证明思路正确性. import keras.backend as K import numpy as np

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

#-*- coding: utf-8 -*- #使用神经网络算法预测销量高低 import pandas as pd #参数初始化 inputfile = 'data/sales_data.xls' data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号') #导入数据 #数据是类别标签,要将它转换为数据 #用1来表示“好”.“是”.“高”这三个属性,用0来表示“坏”.“否”.“低” data[data == u'好'] = 1 data[data ==

Interpreting Advertiser Intent in Sponsored Search   主要内容是搜索广告的相关性预估模型,使用learning to rank的方法.亮点在于使用了用户query和广告关键词的自然搜索结果特征来训练相关性 预估模型.   背景: 相关性预估 -> 用户体验 + 收入,好的相关性有助于搜索引擎好的用户体验和长期持续的收入. 传统做法: 特征来源主要来自 query + 搜索广告,通过理解用户query和广告,来判断相关性. 本文研究表明挖掘客户意

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利

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

多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset). 1. 编码输出便签 多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(categorical function)的输出标签转化为数值变量.这个问题在二分类的时候直

本文介绍如何使用keras作图片分类(2分类与多分类,其实就一个参数的区别...呵呵) 先来看看解决的问题:从一堆图片中分出是不是书本,也就是最终给图片标签上:“书本“.“非书本”,简单吧. 先来看看网络模型,用到了卷积和全连接层,最后套上SOFTMAX算出各自概率,输出ONE-HOT码,主要部件就是这些,下面的nb_classes就是用来控制分类数的,本文是2分类: from keras.models import Sequential from keras.layers.core impor

Text CNN 1. 简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,由 Yoon Kim 在 "Convolutional Neural Networks for Sentence Classification" 一文中提出. 是2014年的算法. 我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情感分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 2.准备好需要的库和数据集 tensorfl

keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 所需要的人脸检测模块 mtcnn和opencv https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw 第二步:准备数据集: 将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内. 数据集 h

Keras介绍   Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow.Theano.MXNet以及CNTK.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果.Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.6.   Keras,在希腊语中意为"角"(horn),于2015年3月份第一次发行,它可以在Windows, Linux, Mac等系统中运行.那么,既然有了TensorFlow(或Theano.M

2018-07-19 全部谷歌渣翻加略微修改 大家将就的看哈 建议大佬们还是看看原文 点击收获原文 其中用到的示例文件 multi-output-classification 大家可以点击 下载 . 几周前,我们讨论了如何使用Keras和深度学习进行多标签分类. 今天我们将讨论一种称为多输出分类的更先进的技术. 那么,两者之间的区别是什么?你怎么跟踪学习所有这些东西呢? 虽然它可能有点令人困惑,特别是如果你不熟悉深度学习,这就是我如何区分它们的: 在多标签分类中,您的网络在网络末端只有一组完全连

SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法: ★__init__() 主要参数: C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数.C越大,即对分错样本的惩罚程度越大,因此在训练样本中准确率越高,但是泛化能力降低,也就是对测试数据的分类准确率降低.相反,减小C的话,容许训练样本中有一些误分类错误样本,泛化能力强.对于训练样本带有噪声的情况,一般采用后者,把训练样本集中错误分类的样本作为噪声. kernel: str参数 默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘lin

### train_model.py ### #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import codecs import simplejson as json import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential, load_model from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint from

https://www.zhihu.com/question/53294625 由于要用keras做一个多分类的问题,评价标准采用precision,recall,和f1_score:但是keras中没有给出precision和recall.同时,keras中的f1_score只是一个平均值,所以我把结果输出出来,用sklearn得到的上面3个值. http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/metrices/

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

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/   neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos[‘mark’]=1 neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.conc

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据