处理不平衡的数据集的时候,可以使用对数据加权来提高数量较小类的被选中的概率,具体方式如下 fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None) class_weight:字典,将不同的类别映射为不同的权值,该参数用来在训练

一.  数据集的准备与预处理 1 . 收集dataset (大量用户名--包含正常用户名与非法用户名) 包含两个txt文件  legal_name.txt  ilegal_name.txt. 如下图所示 2. 用文件进行预处理 # Data sets import os import pandas as pd DATAPATH = "../dataset" POS = os.path.join(DATAPATH, "legal_name.txt") POS_OUTP

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:

函数式模型 函数式模型算是本文档比较原创的词汇了,所以这里要说一下 在Keras 0.x中,模型其实有两种,一种叫Sequential,称为序贯模型,也就是单输入单输出,一条路通到底,层与层之间只有相邻关系,跨层连接统统没有.这种模型编译速度快,操作上也比较简单.第二种模型称为Graph,即图模型,这个模型支持多输入多输出,层与层之间想怎么连怎么连,但是编译速度慢.可以看到,Sequential其实是Graph的一个特殊情况. 在Keras1和Keras2中,图模型被移除,而增加了了“funct

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 一. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 二. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感

http://bindog.github.io/blog/2018/02/10/model-explanation/ http://www.sohu.com/a/216216094_473283 https://jacobgil.github.io/deeplearning/class-activation-maps https://github.com/keras-team/keras/issues/8447 凭什么相信你,我的CNN模型?(篇一:CAM和Grad-CAM) 0x00 背景 在

1. one-hot编码 # 字符集的one-hot编码 import string samples = ['zzh is a pig','he loves himself very much','pig pig han'] characters = string.printable token_index = dict(zip(range(1,len(characters)+1),characters)) max_length =20 results = np.zeros((len(sampl

参考<Keras中文文档>http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 相关概念:神经网络优化器(优化策略).梯度下降.随机梯度下降.小批的梯度下降(mini-batch gradient decent).batch_size batch 这个概念与Keras无关,老实讲不应该出现在这里的,但是因为它频繁出现,而且不了解这个技术的话看函数说明会很头痛,这里还是简单说一下. 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,标准梯度

本文基于http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/concepts/提及的知识总结,感谢作者做出的贡献,如有侵权将立即删除 符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras的后端.无论是Theano还是TensorFlow,都是一个“符号式”的库. 因此,这也使得Keras的编程与传统的Python代码有所差别.笼统的说,符号主义的计算首先定义各种变量,然后建立一个“计算图”,计算图规

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py

很久以前就有想过使用深度学习模型来对dota2的对局数据进行建模分析,以便在英雄选择,出装方面有所指导,帮助自己提升天梯等级,但苦于找不到数据源,该计划搁置了很长时间.直到前些日子,看到社区有老哥提到说OpenDota网站(https://www.opendota.com/)提供有一整套的接口可以获取dota数据.通过浏览该网站,发现数据比较齐全,满足建模分析的需求,那就二话不说,开始干活. 这篇文章分为两大部分,第一部分为数据获取,第二部分为建模预测.   Part 1,数据获取 1.接口分析

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四 2018-06-11 10:36:18 wyx100 阅读数 4193更多 分类专栏: 人工智能 python 深度学习 keras   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/80647379 https://github.com/keras-team/keras/tree/mast

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

2015年9月,一个叫Livecoding.tv的网站在互联网上引起了编程界的注意.缘于Pingwest品玩的一位编辑在上网时无意中发现了这个网站,并写了一篇文章<一个比直播睡觉更奇怪的网站:直播程序员写代码> 来介绍它. Livecoding.tv是在2015年2月在美国正式上线的.公司的总部位于旧金山,创办人也是一位程序员. 网上直播已经不是新鲜事了,但正儿八经地直播程序员写代码确实少见.难怪品玩的编辑在他的文章中这样写道:"这么逗的一个东西,你跟我说它是一个教育平台?呃,然而好

关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):

基于本地存储的kvm虚拟机在线迁移 kvm虚拟机迁移分为4种(1)热迁移基于共享存储(2)热迁移基于本地存储(3)冷迁移基于共享存储(4)冷迁移基于本地存储 这里介绍的是基于本地存储的热迁移 动态块迁移版本要求qemu版本要求  大于或等于0.12.1(centos6.7或以上都没问题)rpm -qa|grep qemuqemu-kvm-0.12.1.2-2.491.el6_8.1.x86_64qemu-kvm-tools-0.12.1.2-2.491.el6_8.1.x86_64 目标宿主机:

年前在线公开课程通知: 近期在开启VIP课程,隔天讲一次,年前其它时间插空讲公开课,主题:设计模式系列 1:培训 - 大概不会讲的内容: 1:不讲系列. 2:不讲入门. 3:不讲我不懂的! 2:培训 - 大概会讲的内容: 1:.NET 技术栈方向. 2:框架的源码解析. 3:编码及框架的思维. 4:性能的优化. 5:编码的习惯. 6:并发的处理方式. 7:.NET技术套路. 8:心理学基础教程. 9:虾为什么能扯到蛋的原因. 3:培训 - 讲课的节奏: 1:每次课为1到1个半小时间. 2:讲课的

在ASP.NET Core中使用百度在线编辑器UEditor 0x00 起因 最近需要一个在线编辑器,之前听人说过百度的UEditor不错,去官网下了一个.不过服务端只有ASP.NET版的,如果是为了能尽快使用,只要把ASP.NET版的服务端作为应用部署在IIS上就可以立即使用了.不过我的需求并不急,所以把ASP.NET移植到了ASP.NET Core上.整个过程很简单,只是重新引用了一些包,修改了几处代码,另外就是把Controller中比较长的一个switch语句块重构为了字典,根据url中