keras构造神经网络,非常之方便!以后就它了.本文给出了三个例子,都是普通的神经网络 例一.离散输出,单标签.多分类 例二.图像识别,单标签.多分类.没有用到卷积神经网络(CNN) 例三.时序预测,单标签.多分类.(LSTM) 说明 keras对于神经网络给出的流程图,非常容易理解. 图片来源:https://www.jianshu.com/p/6c08f4ceab4c [重点]训练神经网络围绕以下对象:  1. 层,用于合并成网络(或模型)  2. 输入数据和相应的目标  3. 损失函数, 

sklearn神经网络分类 神经网络学习能力强大,在数据量足够,隐藏层足够多的情况下,理论上可以拟合出任何方程. 理论部分 sklearn提供的神经网络算法有三个: neural_network.BernoulliRBM,neural_network.MLPClassifier,neural_network.MLPRgression 我们现在使用MLP(Multi-Layer Perception)做分类,回归其实也类似.该网络由三部分组成:输入层.隐藏层.输出层,其中隐藏层的个数可以人为设定.

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

Keras神经网络集成技术 create_keras_neuropod 将Keras模型打包为神经网络集成包.目前,上文已经支持TensorFlow后端. create_keras_neuropod( neuropod_path, model_name, sess, model, node_name_mapping = None, input_spec = None, output_spec = None, input_tensor_device = None, default_input_te

先吐槽一下这个基于theano的keras有多难装,反正我是在windows下折腾到不行(需要64bit,vs c++2015),所以自己装了一个双系统.这才感到linux系统的强大之初,难怪大公司都是用这个做开发,妹的,谁用谁知道啊!!!!  先来介绍一下这个框架:我们都知道深度的神经网络,python一开始有theano这个框架用来写神经网络,不过后来我们发现keras这个比theano更加容易构建,很适合初学者.×..×  以下是对应的英文网站:http://keras.io/#insta

无限级分类原理简介 无限分类看似"高大上",实际上原理是非常简单的 .无限分类不仅仅需要代码的巧妙性,也要依托数据库设计的合理性.要满足无限级分类,数据库需要有两个必须的字段,id,pid.id用来标识自身,而 pid则是用来表明父级id.也就是说,每个分类记录不仅描述了自身,还描述了与其关心最为紧密的另一个id.看似复杂的事情被这样一个小技巧解决了. 闲话不多说,该展现本文的实例了. 作为一个狂热海贼迷,这篇的实例我就以<海贼王>人物组织做案例. 数据库准备: 建表one

注:这里的练习鉴于当时理解不完全,可能会有些错误,关于神经网络的实践可以参考我的这篇博文 这里的代码只是简单的练习,不涉及代码优化,也不涉及神经网络优化,所以我用了最能体现原理的方式来写的代码. 激活函数用的是h = 1/(1+exp(-y)),其中y=sum([X Y].*w). 代价函数用的是E = 1/2*(t-h)^2,其中t为目标值,t为1代表是该类,t为0代表不是该类. 权值更新采用BP算法. 网络1形式如下,没有隐含层,1个偏置量,输入直接连接输出: 分类结果: 代码如下: cle

1. 购物时间预测 http://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5794063.html https://github.com/CasiaFan/time_seires_prediction_using_lstm 2.  简单实例 #!/usr/bin/env python # coding=utf- import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dens

上次用Matlab写过一个识别Mnist的神经网络,地址在:https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/9042908.html 这次又用Keras做了一个差不多的,毕竟,现在最流行的项目都是Python做的,我也跟一下潮流:) 数据是从本地解析好的图像和标签载入的. 神经网络有两个隐含层,都有512个节点. import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import

在使用kears训练model的时候,一般会将所有的训练数据加载到内存中,然后喂给网络,但当内存有限,且数据量过大时,此方法则不再可用.此博客,将介绍如何在多核(多线程)上实时的生成数据,并立即的送入到模型当中训练. 本篇文章由圆柱模板博主发布.    先看一下还未改进的版本:     import numpy as np from keras.models import Sequential #载入全部的数据!! X, y = np.load('some_training_set_with_l

前言 此教程专注于刚入门的小白, 且博客拥有时效性, 发布于2019年3月份, 可能后面的读者会发现一些问题, 欢迎底下评论出现的问题,我将尽可能更新解决方案. 我开始也在如何安装libsvm上出现了很多问题, 而网上的解决方案大都有一些问题,且发布时间比较早, 方案已经过时,于是我把经历的坑总结起来,供大家学习 版本声明 我的matlab版本为2016a, win10系统, 安装的是最新版的libsvm, version3.2.3 一,配置libsvm 1.首先需要下载libsvm包: htt

数据库结构  代码如下 复制代码 create table category(    id                  int,                    clsno            nvarchar(50),            clsname       nvarchar(50),                     clslist            nvarchar(250),              clsparentno  nvarchar(50),

数组:  代码如下 复制代码 $items = array( array('id' => 1, 'pid' => 0, 'name' => '一级11' ), array('id' => 11, 'pid' => 0, 'name' => 'www.111cn.net 一级12' ), array('id' => 2, 'pid' => 1, 'name' => '二级21' ), array('id' => 10, 'pid' => 11

之前我们学习过用CNN(卷积神经网络)来识别手写字,在CNN中是把图片看成了二维矩阵,然后在二维矩阵中堆叠高度值来进行识别. 而在RNN中增添了时间的维度,因为我们会发现有些图片或者语言或语音等会在时间轴上慢慢展开,有点类似我们大脑认识事物时会有相关的短期记忆. 这次我们使用RNN来识别手写数字. 首先导入数据并定义各种RNN的参数: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dat

咸鱼了半个多月了,要干点正经事了. 最近在帮老师用神经网络做多变量非线性的回归问题,没有什么心得,但是也要写个博文当个日记. 该回归问题是四个输入,一个输出.自己并不清楚这几个变量有什么关系,因为是跟遥感相关的,就瞎做呗. 数据预处理的选择 刚开始选取了最大最小值的预处理方法,调了很久的模型但是最后模型的输出基本不变. 换了z-score的预处理方法,模型的输出才趋于正常. 损失函数的选择 对于回归问题,常用的损失函数有三种,一个是平方误差函数,一个是绝对值误差函数,还有一个是交叉熵函数. 在其

首先,对需要导入的库进行导入,读入数据后,用jieba来进行中文分词 # encoding: utf-8 #载入接下来分析用的库 import pandas as pd import numpy as np import xgboost as xgb from tqdm import tqdm from sklearn.svm import SVC from keras.models import Sequential from keras.layers.recurrent import LST

1 from keras.datasets import cifar10 from keras.utils import np_utils import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import load_model import numpy as np np.random.seed() (x_img_train,y_label_train),(x_img_test,y_label_test)=cifar10.load_data() pr

from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from plot_image_1 import plot_image_1 from plot_prediction_1 import plot_image_labels_prediction_1 from show_train_history import show_train_history import numpy as np import pandas as

    Python装饰器分类 Python 装饰器函数: 是指装饰器本身是函数风格的实现; 函数装饰器: 是指被装饰的目标对象是函数;(目标对象); 装饰器类 : 是指装饰器本身是类风格的实现; 类装饰器 : 是指被装饰的目标对象是类;(目标对象); 装饰器函数 目标对象是函数 (1).装饰器无参数 A.目标无参数 strOldFunctionName = ""; strNewFunctionName = ""; #装饰器无参数: def decorator(ca

mnist数据集获取60000个训练样本和10000个测试样本,样本为0-9十个数字,用全连接神经网络进行训练,并测试结果. 例程采用60000个数据样本进行训练,对于一般的电脑来说,这样训练会比较费时间,学习测试较慢 所以,可以加入以下几行代码: # mnist has 60000 datas,down to 6000 to accelerate x_train=x_train[:6000] y_train=y_train[:6000] 将原始60000个样本只取前6000个样本进行训练 例程