小白学习keras教程七基于digits数据集训练基本自动编码器无监督神经网络

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小白学习keras教程五基于reuters数据集训练不同rnn循环神经网络模型

@Author：Runsen文章目录循环神经网络RNNLoadDataset1.VanillaRNN2.StackedVanillaRNN3.LSTM4.StackedLSTM循环神经网络RNN前馈神经网络（例如MLP和CNN）功能强大，但它们并未针对处理“顺序”数据进行优化换句话说，它们不具有先前输入的“记忆”... 查看详情

小白学习keras教程六基于cifar-10数据集训练cnn-rnn神经网络模型(代码片段)

@Author：Runsen文章目录LoadDataset1.CNN-RNN2.CNN-RNN-2LoadDatasetCIFAR-10datasetimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromtensorflow.keras.datasetsimportcifar10fromtensorflow.keras.utilsimp 查看详情

小白学习keras教程一基于波士顿住房数据集训练简单的mlp回归模型(代码片段)

@Author：Runsen多层感知机（MLP）有着非常悠久的历史，多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法MLP基础知识目的：创建用于简单回归/分类任务的常规神经网络（即多层感知器）和KerasMLP结构每个MLP模型由一个输入层、几个隐... 查看详情

小白学习pytorch教程七基于乳腺癌数据集​​构建logistic二分类模型(代码片段)

@Author：Runsen在逻辑回归中预测的目标变量不是连续的，而是离散的。可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类：标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。在这篇博客中，将学习如何在PyTorch中实现... 查看详情

小白学习kears教程四keras基于数字数据集建立基础的cnn模型

@Author：Runsen文章目录基本卷积神经网络（CNN）加载数据集1.创建模型2.卷积层3.激活层4.池化层5.Dense（全连接层）6.Modelcompile&train基本卷积神经网络（CNN）-CNN的基本结构：CNN与MLP相似，因为它们只向前传送信号（前馈网络），... 查看详情

小白学习pytorch教程十基于大型电影评论数据集训练第一个lstm模型(代码片段)

@Author:Runsen文章目录编码建立字典并对评论进行编码对标签进行编码删除异常值填充序列数据加载器RNN模型的实现训练本博客对原始IMDB数据集进行预处理，建立一个简单的深层神经网络模型，对给定数据进行情感分析... 查看详情

小白学习pytorch教程十一基于mnist数据集训练第一个生成性对抗网络(代码片段)

@Author：RunsenGAN是使用两个神经网络模型训练的生成模型。一种模型称为生成网络模型，它学习生成新的似是而非的样本。另一个模型被称为判别网络，它学习区分生成的例子和真实的例子。生成性对抗网络2014࿰... 查看详情

小白学习pytorch教程十一基于mnist数据集训练第一个生成性对抗网络(代码片段)

@Author：RunsenGAN是使用两个神经网络模型训练的生成模型。一种模型称为生成网络模型，它学习生成新的似是而非的样本。另一个模型被称为判别网络，它学习区分生成的例子和真实的例子。生成性对抗网络2014࿰... 查看详情

基于sklearn和keras的数据切分与交叉验证(代码片段)

在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：使用自动切分的验证集使用手动切分的验证集 一．自动切分在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并... 查看详情

基于cnn卷积神经网络的tensorflow+keras深度学习的人脸识别(代码片段)

基于CNN卷积神经网络的TensorFlow+Keras深度学习的人脸识别前言项目实现效果补充模型数据嵌入模型CNN神经网络模型项目概述项目运行流程核心环境配置项目核心代码详解目录核心代码设置数据集目录收集人脸识别数据——UUID格... 查看详情

小白学习keras教程九keras使用gpu和callbacks模型保存(代码片段)

@Author：RunsenGPU在gpu上训练使训练神经网络比在cpu上运行快得多Keras支持使用Tensorflow和Theano后端对gpu进行培训文档：https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-run-keras-on-gpu安装GPU首先，下载并安装CUDA&CuDNN（假设您使用的是NVIDIAgpu）... 查看详情

小白学习keras教程十三种modelselection方法：k-foldcross-validation，gridsearchcv和randomizedsearchcv(代码片段)

@Author：RunsenModelSelection是划分训练集和测试集的手段，下面总结了三种ModelSelection方法。k-foldcross-validationusingscikit-learnwrappergridsearchusingscikit-learnwrapperrandomsearchusingscikit-learnwrapper 查看详情

（数据科学学习手札44）在keras中训练多层感知机(代码片段)

...主的一套前端控制语法，后端基于tensorflow和theano的深度学习框架，因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格，可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络，堪称深度学习框架中的sklearn，本文就将基于Keras，以手写数字数... 查看详情

深度学习中的dataaugmentation方法（转）基于keras

在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法：1.人工增加训练集的大小.通过平移,翻转,加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是DataAugmentation2.Regularization.数据量比较小会导致模型过拟合,使得训练... 查看详情

关于 Keras 迁移学习的讨论

】关于Keras迁移学习的讨论【英文标题】：DiscussionaboutTransferLearningwithKeras【发布时间】：2020-10-0416:28:07【问题描述】：我目前正在对基于传感器的活动数据集进行迁移学习，我尝试了两种方法来迁移之前在另一个数据集上训练过... 查看详情

小白学习pytorch教程九基于pytorch训练第一个rnn模型(代码片段)

@Author：Runsen当阅读一篇课文时，我们可以根据前面的单词来理解每个单词的，而不是从零开始理解每个单词。这可以称为记忆。卷积神经网络模型（CNN）不能实现这种记忆，因此引入了递归神经网络模型（RNN）来解决这一问题... 查看详情

深度学习笔记：基于keras库的mnist手写数字识别(代码片段)

...，模型虽然简单但是这个试验基本上覆盖了一个深度学习任务的完整流程中各主要的基本步骤。这是深度学习的一个“Hello,World”式的试验。以此为基础就可以通过添枝加叶探索深度学习世界啦。        Keras最早是独立... 查看详情

在 Keras 中使用 imagedatagenerator 添加更多的训练数据集

...练数据集，我想将新生成的图像和原始图像结合起来，并基于它们训练一个深度神经网络来执行分类任务。来自这篇博文：https://www.pyimag 查看详情