ELMo-keras：在Keras上重新实现ELMo

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1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例，讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和 MaxPooling2D 层，其参数说明如下： （1）Conv1D Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None) filters：卷积核个数（通道数） kernel_size：卷积核尺寸（长度或宽度）

DenseNet结构在16年由Huang Gao和Liu Zhuang等人提出，并且在CVRP2017中被评为最佳论文。网络的核心结构为如下所示的Dense块，在每一个Dense块中，存在多个Dense层，即下图所示的H1～H4。各Dense层之间彼此均相互连接，即H1的输入为x0，输出为x1，H2的输入即为[x0, x1]，输出为x2，依次类推。最终Dense块的输出即为[x0, x1, x2, x3, x4]。这种结构个人感觉非常类似生物学里边的神经元连接方式，应该能够比较有效的提高了网络中特征信息的利用效率。 DenseNet的其他结构就非常类似一般的卷积神经网络结构了，可以参考论文中

一个例子： print("Loading vgg19 weights...") vgg_model = VGG19(include_top=False, weights='imagenet') from_vgg = dict() # 因为模型定义中的layer的名字与原始vgg名字不同，所以需要调整 from_vgg['conv1_1'] = 'block1_conv1' from_vgg['conv1_2'] = 'block1_conv2' from_vgg['conv2_1'] = 'block2_conv1' from_vgg

前言： keras默认提供了如何获取某一个层的某一个节点的输出，但是没有提供如何获取某一个层的输出的接口，所以有时候我们需要获取某一个层的输出，则需要自己编写代码，但是鉴于keras高层封装的特性，编写起来实际上很简单，本文提供两种常见的方法来实现，基于上一篇文章的模型和代码： keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy 一、模型加载以及各个层的信息查看 从前面的定义可知，参见上一篇文章，一共定义了8个网络层，定义如下： model.add(Convolution2D(filters=6, kernel_size=(5, 5), padding='valid', input

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千吨 某些与时间序列短期和长期预测有关的神经网络在keras中的实现。 主要思想是折叠时间序列数据集，以使同一列中的每一列具有多个“滞后”。 然后，我们使用滞后列来预测将来的列。 对于长期预测，我们将这些预测用作下一步的证据。 这旨在与我的高斯动态贝叶斯网络（ ）模型进行性能比较。 我想将我的GDBN模型与类似情况下的NN模型进行比较，并在此过程中创建一种“即插即用”的替代方案，以备将来需要时使用。 参考 延时神经网络： : 凯拉斯： ：//keras.io/

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