使用 keras.layers.core.Activation(activation) Apply an activation function tothe input.（貌似是把激活函数应用到输入数据的一种层结构） inputshape: 任意 ...

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例： keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None ...

激活函数也是神经网络中一个很重的部分。每一层的网络输出都要经过激活函数。比较常用的有linear，sigmoid，tanh，softmax等。Keras内置提供了很全的激活函数，包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数。 一、激活函数的使用 常用 ...

　　本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解，第二部分是对二分类模型的代码讲解，其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样；在最后我们将训练好的模型保存下来，再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类（在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型，或者让保存下来的模型去处理自己的数据 ...

深度学习框架Keras是基于Tensorflow的所以，安装keras需要安装Tensorflow： 1. 安装教程主要参考于两个博客的教程： https://www.cnblogs.com/HSLoveZL/archive/2017/10/27/7742606.html ...

【TensorFlow】 ——（ https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/） 1、 ...

对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，可以说，它对用户不太友好。 在过去的几年里，两个主要的深度学习库Keras和Pytorch获得了大量关注，主要是因为它们的使用比较简单。 本文将介绍 ...

一.损失函数的使用 　　损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。 　　model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 　　或 　　from keras import losses ...