[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类(机器如何读懂人心) 配合阅读: [深度概念]·Attention机制概念学习笔记 [TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析 笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制. 作为对比,可以访问[T

multi lstm attention时序之间,inputs维度是1024,加上attention之后维度是2018,输出1024,时序之间下次再转成2048的inputs 但是如果使用multi lstm的话inputs维度是1024,加上attention之后维度是2018,输出1024,这个时候直接循环进入下一个lstm,不会加入attention,会导致input是1024,使用上一个cell的参数的话报错

attention: 时序的刻画 attention 在recommendation 中的应用: 年龄的增长, 对于商品的喜好 Dynamic attention deeo model:

之前在看<Semi-supervised Sequence Learning>这篇文章的时候对seq2seq半监督的方式做文本分类的方式产生了一定兴趣,于是开始简单研究了seq2seq.先来简单说一下这篇paper的内容: 创立的新形式Sequence AutoEncoder LSTM(SA-LSTM),Pre-trained RNNs are more stable, generalize better, and achieve state-of-the-art results on var

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Thinking_boy1992/article/details/53207177 本文翻译自 时序模型就是层次的线性叠加. 你能够通过向构造函数传递层实例的列表构建序列模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, in

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,

[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

[深度应用]·DC竞赛轴承故障检测开源Baseline(基于Keras1D卷积 val_acc:0.99780) 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ Github项目地址--> https://github.com/xiaosongshine/bearing_detection_by_conv1d 大赛简介 轴承是在机械设备中具有广泛应用的关键部件之一.由于过载,疲劳,磨损,腐蚀等原因,轴承在机器操作过程中容易损坏.事实上,超过50%的旋转机器故障与轴承故障有

博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学

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

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

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain SHAN CARTERGoogle Brain Sept. 8 2016 Citation: Olah & Carter, 2016 Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work with seque

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

\ 函数式模型接口 为什么叫"函数式模型",请查看"Keras新手指南"的相关部分 Keras的函数式模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一个函数式模型 from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense a = Input(shape=(32,)) b = Dense(32)(a) model = Model(inputs=a, output

Sequential模型接口 如果刚开始学习Sequential模型,请首先移步这里阅读文档,本节内容是Sequential的API和参数介绍. 常用Sequential属性 model.layers是添加到模型上的层的list Sequential模型方法 add add(self, layer) 向模型中添加一个层 layer: Layer对象 pop pop(self) 弹出模型最后的一层,无返回值 compile compile(self, optimizer, loss, metric

[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline(基于Keras val_acc: 0.88) 个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 项目github地址:https://github.com/xiaosongshine/preliminary_challenge_baseline_keras (应比赛组委会要求,Github暂时关闭,比赛结束后公开,主要代码都在下方) 大赛简介 为响应国家健康中国战略,推送健康医疗和大数据的融合发展的政策,

Sequential 模型 API 在阅读这片文档前,请先阅读 Keras Sequential 模型指引. Sequential 模型方法 compile compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None) 用于配置训练模型. 参数 optimizer: 字符串(优化器名)或者优化器对

1. Attention model简介 0x1:AM是什么 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. AM刚开始是应用在图像领域里的,并且在图像处理领域取得了非常好的效果

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

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

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-