❶ 如何在R語言中進行神經網路模型的建立
不能發鏈接，所以我復制過來了。
#載入程序和數據
library(RSNNS)
data(iris)
#將數據順序打亂
iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:ncol(iris)]
#定義網路輸入
irisValues <- iris[,1:4]
#定義網路輸出，並將數據進行格式轉換
irisTargets <- decodeClassLabels(iris[,5])
#從中劃分出訓練樣本和檢驗樣本
iris <- splitForTrainingAndTest(irisValues, irisTargets, ratio=0.15)
#數據標准化
iris <- normTrainingAndTestSet(iris)
#利用mlp命令執行前饋反向傳播神經網路演算法
model <- mlp(iris$inputsTrain, iris$targetsTrain, size=5, learnFunc="Quickprop", learnFuncParams=c(0.1, 2.0, 0.0001, 0.1),maxit=100, inputsTest=iris$inputsTest, targetsTest=iris$targetsTest)
#利用上面建立的模型進行預測
predictions <- predict(model,iris$inputsTest)
#生成混淆矩陣，觀察預測精度
confusionMatrix(iris$targetsTest,predictions)
#結果如下：
# predictions
#targets 1 2 3
# 1 8 0 0
# 2 0 4 0
# 3 0 1 10
❷ keras怎麼可視化神經網路的結構
可以用summary，也可以用plot_model 畫出更直觀的結構圖。
❸ 關於Python如何用Keras訓練神經網路更穩定的問題
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum 於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。
❹ 如何用keras實現多變數輸入神經網路
要點如下：
1、神經網路基本結構，應該是輸入層-若干個隱含層-輸出層。
2、輸入層應該有7個輸入變數。
3、隱含層層數自定，但每層要超過7個神經元。
4、輸出層可以用softmax之類的函數，將隱含層的輸出歸並成一個。
代碼請自行編寫。
❺ python關於如何進行Keras神經網路可視化的
是可視化網路結構嗎？
可以使用summary函數 也可是使用下面的代碼
fromkeras.utilsimportplot_model
plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True)
如果是可視化網路所學習到的東西的話 可以去這里找找思路網頁鏈接
❻ 怎麼將keras模型設置為全局變數
可以直接進入,進入後對帳戶和密碼進行設置即可。如果設置了Administrator口令,安全」窗口,點擊選項中「設置」按鈕,出現進入窗口，直接點進入即可。
❼ 怎樣用python構建一個卷積神經網路
用keras框架較為方便
首先安裝anaconda，然後通過pip安裝keras
❽ 怎樣用python構建一個卷積神經網路
用keras框架較為方便
首先安裝anaconda，然後通過pip安裝keras
以下轉自wphh的博客。
#coding:utf-8
'''
GPUruncommand:
THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32pythoncnn.py
CPUruncommand:
pythoncnn.py
2016.06.06更新：
這份代碼是keras開發初期寫的，當時keras還沒有現在這么流行，文檔也還沒那麼豐富，所以我當時寫了一些簡單的教程。
現在keras的API也發生了一些的變化，建議及推薦直接上keras.io看更加詳細的教程。
'''
#導入各種用到的模塊組件
from__future__importabsolute_import
from__future__importprint_function
fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator
fromkeras.modelsimportSequential
fromkeras.layers.coreimportDense,Dropout,Activation,Flatten
fromkeras.layers.advanced_activationsimportPReLU
fromkeras.layers.,MaxPooling2D
fromkeras.optimizersimportSGD,Adadelta,Adagrad
fromkeras.utilsimportnp_utils,generic_utils
fromsix.movesimportrange
fromdataimportload_data
importrandom
importnumpyasnp
np.random.seed(1024)#forreprocibility
#載入數據
data,label=load_data()
#打亂數據
index=[iforiinrange(len(data))]
random.shuffle(index)
data=data[index]
label=label[index]
print(data.shape[0],'samples')
#label為0~9共10個類別，keras要求格式為binaryclassmatrices,轉化一下，直接調用keras提供的這個函數
label=np_utils.to_categorical(label,10)
###############
#開始建立CNN模型
###############
#生成一個model
model=Sequential()
#第一個卷積層，4個卷積核，每個卷積核大小5*5。1表示輸入的圖片的通道,灰度圖為1通道。
#border_mode可以是valid或者full，具體看這里說明：http://deeplearning.net/software/theano/library/tensor/nnet/conv.html#theano.tensor.nnet.conv.conv2d
#激活函數用tanh
#你還可以在model.add(Activation('tanh'))後加上dropout的技巧:model.add(Dropout(0.5))
model.add(Convolution2D(4,5,5,border_mode='valid',input_shape=(1,28,28)))
model.add(Activation('tanh'))
#第二個卷積層，8個卷積核，每個卷積核大小3*3。4表示輸入的特徵圖個數，等於上一層的卷積核個數
#激活函數用tanh
#採用maxpooling，poolsize為(2,2)
model.add(Convolution2D(8,3,3,border_mode='valid'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
#第三個卷積層，16個卷積核，每個卷積核大小3*3
#激活函數用tanh
#採用maxpooling，poolsize為(2,2)
model.add(Convolution2D(16,3,3,border_mode='valid'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
#全連接層，先將前一層輸出的二維特徵圖flatten為一維的。
#Dense就是隱藏層。16就是上一層輸出的特徵圖個數。4是根據每個卷積層計算出來的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4
#全連接有128個神經元節點,初始化方式為normal
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128,init='normal'))
model.add(Activation('tanh'))
#Softmax分類，輸出是10類別
model.add(Dense(10,init='normal'))
model.add(Activation('softmax'))
#############
#開始訓練模型
##############
#使用SGD+momentum
#model.compile里的參數loss就是損失函數(目標函數)
sgd=SGD(lr=0.05,decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])
#調用fit方法，就是一個訓練過程.訓練的epoch數設為10，batch_size為100．
#數據經過隨機打亂shuffle=True。verbose=1，訓練過程中輸出的信息，0、1、2三種方式都可以，無關緊要。show_accuracy=True，訓練時每一個epoch都輸出accuracy。
#validation_split=0.2，將20%的數據作為驗證集。
model.fit(data,label,batch_size=100,nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)
"""
#使用dataaugmentation的方法
#一些參數和調用的方法，請看文檔
datagen=ImageDataGenerator(
featurewise_center=True,#setinputmeanto0overthedataset
samplewise_center=False,#seteachsamplemeanto0
featurewise_std_normalization=True,#divideinputsbystdofthedataset
samplewise_std_normalization=False,#divideeachinputbyitsstd
zca_whitening=False,#applyZCAwhitening
rotation_range=20,#(degrees,0to180)
width_shift_range=0.2,#(fractionoftotalwidth)
height_shift_range=0.2,#randomlyshiftimagesvertically(fractionoftotalheight)
horizontal_flip=True,#randomlyflipimages
vertical_flip=False)#randomlyflipimages
#
#(std,mean,)
datagen.fit(data)
foreinrange(nb_epoch):
print('-'*40)
print('Epoch',e)
print('-'*40)
print("Training...")
#
progbar=generic_utils.Progbar(data.shape[0])
forX_batch,Y_batchindatagen.flow(data,label):
loss,accuracy=model.train(X_batch,Y_batch,accuracy=True)
progbar.add(X_batch.shape[0],values=[("trainloss",loss),("accuracy:",accuracy)])
"""
❾ 如何用Keras自定義層
lambda層是沒有參數學習的功能的，你要做的就是將每張圖片上像素的最大值和最小值的函數包裝進lambda層。你的輸入是（batch,224,224,3），寫一個在每個通道上提取空間特徵的最大最小值的函數。假設為spatial_max(input)和spatial_min(input)，那麼新層你可以直接寫為new_layer1=Lambda(spatial_max, x : x)(input)
new_layer2=Lambda(spatial_min, x : x)(input)