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小白学习keras教程二基于cifar-10数据集训练简单的mlp分类模型(代码片段)
@Author：Runsen分类任务的MLP当目标（y）是离散的（分类的）对于损失函数，使用交叉熵；对于评估指标，通常使用accuracy数据集描述CIFAR-10数据集包含10个类中的60000个图像—50000个用于培训，10000个用于测试有关更多信息，请参阅... 查看详情
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
@Author：Runsen本文博客目标：了解自动编码器的基本知识参考文献https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.htmlhttps://medium.com/@curiousily/credit-card-fraud-detection-using-autoencoders-in-keras-tensorflow-for-hack 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keras教程十一keras中文本处理textpreprocessing(代码片段)
@Author：Runsen文章目录TextpreprocessingTokenizationofasentenceOne-hotencodingPaddingsequencesWordEmbeddingsWordvectorsEmbeddinglayer本次博客将介绍如何在Keras中，对文本进行处理TextpreprocessingTextpreproces 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
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
小白学习keras教程八sequentialmodel和模型函数api两种模型建立方法(代码片段)
@Author：Runsen文章目录LoaddatasetSequentialModelAPI方法1方法2模型函数API单输入输出合并图层1.连接2.add,subtract,multiply,average,maximum3.dotLoaddatasetdigitsdatasetinscikit-learnurl:http://scikit-learn.org/stable/auto_examp 查看详情
keras入门实战：手写数字识别
近些年由于理论知识的硬件的快速发展，使得深度学习达到了空前的火热。深度学习已经在很多方面都成功得到了应用，尤其是在图像识别和分类领域，机器识别图像的能力甚至超过了人类。本文用深度学习Python库Keras实现深度... 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
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
（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
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
什么是深度学习？kears简介，深度学习常用的三大模型，mlp(多层感知机)，cnn(卷积神经网络)，rnn(循环神经网络)
什么是深度学习？简单理解深度学习就是人类容易做的事情，机器不容易完成的事情。（实例：人脸识别，这个例子很好的证明了这句话。假如你识别一个人，今天这个人长这个样子，明天脸上有一块... 查看详情