keras mlp 예제

친애하는 제이슨, 저는 딥 러닝에 익숙하지 않습니다. 초보자이기 때문에, 나는 당신에게 바보 처럼 보일 수있는 기술적 인 질문을하고 있습니다. 내 질문은 – 우리는 깊은 신경망을 사용하여 문장을 분류하는 동안 문장의 기능 (예 : 문장의 길이 등)을 사용할 수 있습니까 (o / p는 +ve 문장과 -ve 문장이라고 가정) ? 배우는 동안 모델은 성능이 변동됩니다. 트리거된 검사점을 구성하여 학습/유효성 검사 성능 저하와 같은 조건이 감지되는 경우/시기를 모델을 저장할 수 있습니다. 다음은 http://machinelearningmastery.com/check-point-deep-learning-models-keras/ 더 유용한 관용구는 순차 모델을 만들고 수행하려는 계산 순서대로 레이어를 추가하는 것입니다. 이 예제에서는 동일한 일련의 교육(클래스가 0개 있음)을 사용했지만 잘못된 결과를 얻었습니다. 하나의 배열만 올바르게 예측됩니다. 예를 들어 분류 문제에서 predict_class() 함수를 사용하여 테스트 데이터 또는 새 데이터 인스턴스에 대한 예측을 만듭니다. 딥 러닝을 위한 Keras Python 라이브러리는 일련의 레이어로 모델을 만드는 데 중점을 둡니다. 아니요, 피처는 열, 행은 인스턴스 또는 예제입니다.

아래 의 전체 예제는 데이터 집합의 각 예제에 대한 예측을 한 다음 데이터 집합의 처음 5개 예제에 대한 입력 데이터, 예측 클래스 및 예상 클래스를 인쇄합니다. 회귀 딥 러닝 모델의 경우 첫 번째 단계는 입력으로 사용할 데이터를 읽는 것입니다. 이 예제에서는 `시간당 임금` 데이터 집합을 사용하고 있습니다. 시작하려면 팬더를 사용하여 데이터를 읽습니다. 나는 팬더에 대한 세부 사항으로 이동하지 않습니다,하지만 당신은 데이터 과학 및 기계 학습에 더 다이빙을 찾고 있다면 당신이 익숙해져야 라이브러리입니다. 예 Tom, 이 게시물의 예는 분류 문제에 적용된 신경망(딥 러닝)의 예입니다. 안녕하세요, 어떻게 Keras에서 전체 신경망을 시각화할 수 있는지 알려주십시오……………. # 모델 모델 만들기 = KerasRegressor (build_fn=create_model, 자세한 내용 =0) # 그리드 검색 매개 변수 batch_size = [10] epochs = [100] weight_constraint_= [3] 드롭아웃 속도 = [0.9] learning_rate = [0.01] 활성화 = [`선형`] param_grid = dict (batch_size=batch_size, nb_epoch=epoch_size, 드롭아웃_rate= 드롭아웃_rate, weight_constraint=가중치_제약 조건, 학습_rate=학습_rate, 활성화=활성화= 그리드= GridSearchCV(추정기=모델, param_grid=param_grid= param_grid, n_jobs=-1, cv=5) grid_result = grid.fit(X_train, Y_train) 질문은 LSTM이 입력 값에 가까운 의미를 가진 문자 나 단어를 어떻게 예측하는가입니다.