mxnet 神经网络训练和预测
https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/module.html ...
原文：Keras 如何利用训练好的神经网络进行预测
分成两种情况，一种是公开的训练好的模型，下载后可以使用的，一类是自己训练的模型，需要保存下来，以备今后使用。 如果是第一种情况，则参考 http: keras cn.readthedocs.io en latest other application 使用的是Application应用，文档中的例子如下 利用ResNet 网络进行ImageNet分类 如果是自己的模型想保存下来，参考http: k ...
2017-08-13 16:39 0 12659 推荐指数：
相关推荐
深度学习笔记（一） tf.keras 构建lstm神经网络进行时间序列预测
简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 目的：学会使用tf.keras构建lstm神经网络进行 ...
神经网络进行分类预测
神经网络解决多类分类问题的本质是把原分类问题分解为一类对其他类（one-vs-all）的二类分类问题 在二分类中要把标签设置为（0，1），在多分类问题中要把标签设置为ont-hot标签，也就是（0，0，1，0）此类的格式，1表示属于某个类。 分类和回归的损失函数： 分类二分类采用 ...
使用Keras训练神经网络备忘录
为网络层 3.模型的保存 3.1同时保 ...
TensorFlow 1.4利用Keras+Estimator API进行训练和预测
对tfrecords进行操作用来训练/评估模型。而keras本身也用到了Estimator API并且提供了t ...
拓端数据tecdat|使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
原文链接 ：http://tecdat.cn/?p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络 ...