视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 使用dropout是要改善过拟合,将训练和测试的准确率差距变小 训练集,测试集结果相比差距较大时,过拟合状态 使用dropout后,每一周期准确率可能不高反而最后一步提升很快,这是训练的时候部分神经元工作,而最后的评估所有神经元工作 正则化同样是改善过拟合作用 Softmax一般用在神经网络的最后一层 import n

开始 Keras 序列模型(Sequential model) 序列模型是一个线性的层次堆栈. 你可以通过传递一系列 layer 实例给构造器来创建一个序列模型. The Sequential model is a linear stack of layers. You can create a Sequential model by passing a list of layer instances to the constructor: from keras.models import Se

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 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. . 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(Sequent

本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布,转载需注明,谢谢合作! Keras泛型模型接口是:  用户定义多输出模型.非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径  适用于实现:全连接网络和多输入多输出模型  多输入多输出,官方例子给出:预测一条新闻的点赞转发数,主要输入是新闻本身,还可以加入额外输入,比如新闻发布日期,新闻作者等,具体的实现还是看官网文档吧: http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/functiona

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一.为什么选择序列模型 序列模型可以用于很多领域,如语音识别,撰写文章等等.总之很多优点... 二.数学符号 为了后面方便说明,先将会用到的数学符号进行介绍. 以下图为例,假如我们需要定位一句话中人名出现的位置. 红色框中的为输入.输出值.可以看到人名输出用1表示,反之用0表示: 绿色框中的\(x^{<t>},y^{<t>}\)表示对应红色框中的输入输出值的数学表示,注意从1开始. 灰色框中的\(T_x,T_y\)分别表示输入输出序列的长度,在该例中,\(T_x=9,T_y=9\)

目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出数据就是序列模型. 音乐生产问题也是使用序列数据的一个例子. 在自然语言处理中,首先需要决定怎样表示一个序列里单独的单词,解决办法式创建一个词典.然后每个单词的序列表示可以使用该词典长度的一维数组来表示,匹配的位置数据为1,其它位置数据为0. 下面看一个循环神经网络模型: RNN反向传播示意图: 如

1.基础模型 将法语翻译为英语,分为编码和解码阶段,将一个序列变为另一个序列.即序列对序列模型. 从图中识别出物体的状态,将图片转换为文字. 先使用CNN处理图片,再使用RNN将其转换为语言描述. 2.选择最可能的句子 7.注意力模型直观理解 绿色部分是输入法语句子并记忆,在感知机中传递,紫色是解码网络,生成英文翻译: 人翻译的时候会选择看一段翻译一段,而在NN中如果是记忆整个句子,那效果就如Blue得分的蓝线随着单词的增长而降低. 在神经网络中,记忆长句子是很困难的. 使用双向RNN获取特征集

1.为何选择序列模型? 给出上面一些序列数据的例子,真的很神奇,语音识别.音乐生成.情感分类.DNS序列分析.机器翻译.视频活动检测.命名实体识别. 2.数字符号 对于输入序列x,进行人名识别,输出中进行标识.其中T_x(i)表示第i个序列的长度,此处的例子=9. 如何表示单词,首先是有一个词典,假设为10000长度,那么每一个出现在字典中的单词都可以被表示为10000维的one-hot向量. //但是这也太高维了,肯定有改进办法的. 3.RNN 为什么标准的神经网络不可以? 1.对于序列来说,

1.1为什么选择序列模型 (1)序列模型广泛应用于语音识别,音乐生成,情感分析,DNA序列分析,机器翻译,视频行为识别,命名实体识别等众多领域. (2)上面那些问题可以看成使用(x,y)作为训练集的监督学习,但是输入与输出的对应关系有非常多的组合,比如一对一,多对多,一对多,多对一,多对多(个数不同)等情况来针对不同的应用. 1.2数学符号 (1)x(i)<t>前面的i表示第i个训练样本,t表示某个序列样本中索引位置,如下面的一句话是一个样本,“and”的索引是3,序列的长度用Tx表示,下面句

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.9语音辨识 Speech recognition 问题描述 对于音频片段(audio clip)x ,y生成文本(transcript),人听见的或者麦克风捕捉的都是空气中细微的气压变化,语音识别系统能够根据这种微弱的气压变化将音频转化为文本字符. 将空气中微弱的气压变化显示成频率图的形式,并输出音频的文本内容如下图所示: 考虑到人的耳朵并不会处理声音的原始波形,而是通过一种特殊的物理结构来测量不同的频率和强

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.7注意力模型直观理解Attention model intuition 长序列问题 The problem of long sequences 对于给定的长序列的法语句子,在下图中的网络中,绿色的编码器读取整个句子,然后记忆整个句子,再在感知机中传递,紫色的解码神经网络将生成英文翻译. 人工的方法不会通过读取在记忆整个句子中的内容,然后从零开始翻译成一个英语句子,人工翻译做的是先翻译出句子的部分,再看下一部分

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.6Bleu得分 在机器翻译中往往对应有多种翻译,而且同样好,此时怎样评估一个机器翻译系统是一个难题. 常见的解决方法是通过BLEU得分来进行判断 评价机器翻译Evaluating machine translation Papineni K. Bleu:A Method for Automatic Evaluation of Machine Translation[J]. Proc Acl, 2002. 示例

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.3 集束搜索Beam Search 对于机器翻译来说,给定输入的句子,会返回一个随机的英语翻译结果,但是你想要一个最好的英语翻译结果.对于语音识别也是一样,给定一个输入的语音片段,你不会想要一个随机的文本翻译结果,你想要一个最接近愿意的翻译结果. Jane visite l'Afrique en septembre 希望翻译成英文句子 Jane is visiting Africa in September

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2选择最可能的句子 Picking the most likely sentence condition language model 有条件的语言模型 对于 语言模型 ,能够估计出这些单词是一个句子的可能性,也可以用其生成一个新的句子. 对于 机器翻译模型 使用绿色表示 编码网络 ,使用 紫色表示 解码网络. 会发现 解码网络 和 语言模型 几乎一模一样,只是在普通的语言模型中输入的向量 \(a^{<0>

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1基础模型 [1] Sutskever I, Vinyals O, Le Q V. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks[J]. 2014, 4:3104-3112. [2] Cho K, Van Merrienboer B, Gulcehre C, et al. Learning Phrase Representations using RNN

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.10长短期记忆网络(Long short term memory)LSTM Hochreiter S, Schmidhuber J. Long Short-Term Memory[J]. Neural Computation, 1997, 9(8):1735-1780. 门控循环神经网络单元GRU 长短期记忆网络LSTM 记忆细胞更新: \[\breve{C}^{<t>}=tanh(W_c[a^{<t-1&g

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.7对新序列采样 基于词汇进行采样模型 在训练完一个模型之后你想要知道模型学到了什么,一种非正式的方法就是进行一次新序列采样. 一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率,对新序列采样即是对概率分布进行采样来生成一个新的单词序列. 假设你的RNN训练模型为: 对于新序列进行采样第一步即是对想要模型生成的第一个词进行采样 设置\(a^{<0>}=0,x^{<1>}=0\)从而得到所有可能的输出结果\(\hat

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.5不同类型的循环神经网络 上节中介绍的是 具有相同长度输入序列和输出序列的循环神经网络,但是对于很多应用\(T_{x}和T_{y}\)并不一定相等. 在此节会介绍不同的能够处理不同问题的循环神经网络. 多对多循环神经网络 对于命名实体识别的问题中,RNN的输出和输入序列长度一致--\(T_{x}=T_{y}\). 则在每读一个单词时都输出预测的值\(\hat{y}\) 这是一个典型的多对多的问题. 多对一循环神经网络