本文转载自:https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028 一.Self-Attention概念详解 对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度其中  为一个query和key向量的维度.再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布,然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示.该操

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9780786.html DRIVE数据集下载百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears实现眼部血管分割源码python2.7版本的百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears

这份代码来自于苏剑林 # -*- coding:utf-8 -*- from keras.layers import Layer import keras.backend as K class CRF(Layer): """纯Keras实现CRF层 CRF层本质上是一个带训练参数的loss计算层,因此CRF层只用来训练模型, 而预测则需要另外建立模型,但是还是要用到训练好的转移矩阵 """ def __init__(self, ignore_la

总体来讲keras这个深度学习框架真的很“简易”,它体现在可参考的文档写的比较详细,不像caffe,装完以后都得靠技术博客,keras有它自己的官方文档(不过是英文的),这给初学者提供了很大的学习空间. 在此做下代码框架应用笔记 class VGGNetwork: def append_vgg_network(self, x_in, true_X_input): return x #x is output of VGG def load_vgg_weight(self, model): retu

实现细节; 1.embedding 层 2.positional encoding层:添加位置信息 3,MultiHeadAttention层:encoder的self attention 4,sublayerConnection层:add&norm,使用layerNorm, 5,FeedForward层:两层全连接 6,Masked MultiHeadAttention:decoder中的self attention层,添加mask,不考虑计算当前位置的后面信息 7,MultiHeadAtte

1.首先我们了解一下keras中的Embedding层:from keras.layers.embeddings import Embedding: Embedding参数如下: 输入尺寸:(batch_size,input_length) 输出尺寸:(batch_size,input_length,output_dim) 举个例子:(随机初始化Embedding): from keras.models import Sequential from keras.layers import Emb

Reshape 对于的张量x,x.shape=(a, b, c, d)的情况 若调用keras.layer.Reshape(target_shape=(-1, c, d)), 处理后的张量形状为(?, ?, c, d) 若调用tf.reshape(x, shape=[-1, c, d]) 处理后的张量形状为(a*b, c, d) 为了在keras代码中实现tf.reshape的效果,用lambda层做, 调用Lambda(lambda x: tf.reshape(x, shape=[-1, c,

一.关于Attention,关于NMT 未完待续... 以google 的 nmt 代码引入 探讨下端到端: 项目地址:https://github.com/tensorflow/nmt 机器翻译算是深度学习在垂直领域应用最成功的之一了,深度学习在垂直领域的应用的确能解决很多之前繁琐的问题,但是缺乏范化能力不足,这也是各大公司一直解决的问题: 最近开源的模型: lingvo:一种新的侧重于sequence2sequence的框架: bert   :一种基于深度双向Transform的语言模型预训

一.解决的问题 采用传统编码器-解码器结构的LSTM/RNN模型存在一个问题,不论输入长短都将其编码成一个固定长度的向量表示,这使模型对于长输入序列的学习效果很差(解码效果很差). 注意下图中,ax 和 axx 部分. 公式如下 科普: http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html 一文读懂Attention: https://mp.weixin.qq.com/s/0SWcAAiuN3BYtStDZXyAXg 二.基于Keras

目前刚刚开始学习Theano,可以说是一头雾水,后来发现Keras是对Theano进行了包装,直接使用Keras可以减少很多细节程序的书写,它是模块儿化的,使用比较方便,但更为细节的内容,还没有理解,目前只是能够跑起Keras自带的例子 Keras的相关网站:Keras Git.Keras Document 为了能够看懂Keras代码,需要的前序知识应该有:numpy.scikit-learn.Theano等 发现了两本还不错的Numpy的中文教程,说实话,看英文教程难道还是挺大的,英文太烂 N

软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow-gpu Keras-gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍:谢梁 , 鲁颖 , 劳虹岚.Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras 简介 Keras 这个名字来源于希腊古典史诗<奥德赛>的牛角之门(Gate of Horn):Those tha

Inception模型和Residual残差模型是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作. 一.  Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核,将多个卷积核的运算结果进行连接,充分利用多尺度信息,这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Convolutions.更加深的卷积操作. 废话不多说,上图 注意输入层在底部,输出层在顶部.废话不多说,上keras代码. from keras.layers import Conv2D, Ma

快速开始序贯(Sequential)模型 序贯模型是多个网络层的线性堆叠,也就是"一条路走到黑". 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, units=784), Activation('relu'), Dense(10), Act

所属分类:Keras Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如何使Keras调用GPU? 如何在多张GPU卡上使用Keras "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思? 如何保存Keras模型? 为什么训练误差(loss)比测试误差高很多? 如何获取中间层的输出? 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集? 当验证集的loss不再下降时,如何中断训练? 验证集是如何从训练集中分割出来的? 训练数据在训练时会被随

Keras tutorial - the Happy House Welcome to the first assignment of week 2. In this assignment, you will: Learn to use Keras, a high-level neural networks API (programming framework), written in Python and capable of running on top of several lower-l

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装 官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查

序贯(Sequential)模型 序贯模型是多个网络层的线性堆叠,也就是“一条路走到黑”. 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, units=784), Activation('relu'), Dense(10), Activation('

Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如果Keras对你的研究有帮助的话,请在你的文章中引用Keras.这里是一个使用BibTex的例子 @misc{chollet2015keras, author = {Chollet, François and others}, title = {Keras}, year = {2015}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{htt

MNIST手写数字集 MNIST是一个由美国由美国邮政系统开发的手写数字识别数据集.手写内容是0~9,一共有60000个图片样本,我们可以到MNIST官网免费下载,总共4个.gz后缀的压缩文件,该文件是二进制内容. train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images     图片样本,用来训练模型 train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels     图片样本对应的数字标签 t10k-images-

//2019.07.29-301.Keras 是提供一些高度可用神经网络框架的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano . 2.Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因:(1)轻量级和快速开发:Keras的目的是在消除样板代码.几行Keras代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能.你也可以很轻松的实现 CNN和RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GPU 上面.(2)框架