时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后 ...

keras_bert 和 kert4keras keras_bert 是 CyberZHG 大佬封装好了Keras版的Bert，可以直接调用官方发布的预训练权重。 github：https: ...

多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题，而解决二分类问题的方法有很多。这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN（artificial neural network）来解决多分类问题。这里我们采 ...

Keras的模型是用hdf5存储的，如果想要查看模型，keras提供了get_weights的函数可以查看： 而通过hdf5模块也可以读取：hdf5的数据结构主要是File - Group - ...

Keras是由Python编写的基于Tensorflow或Theano的一个高层神经网络API。具有高度模块化，极简，可扩充等特性。能够实现简易和快速的原型设计，支持CNN和RNN或者两者的结合 ...

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 ...

在之前的文章中谈到了文本向量化的一些基本原理和概念，本文将介绍Word2Vec的代码实现 https://www.cnblogs.com/dogecheng/p/11470196.html#W ...

本文主要是使用【监督学习】实现一个图像分类器，目的是识别图片是猫还是狗。 从【数据预处理】到 【图片预测】实现一个完整的流程， 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用【迁移学习】（VGG，Res ...

参考： 台大李宏毅老师视频课程-Keras-Demo 调参博文1：深度学习入门实践_十行搭建手写数字识别神经网络 调参博文2：手写数字识别---demo（有小错误） ...

前面用一个简单的4层卷积网络，以猫狗共25000张图片作为训练数据，经过100 epochs的训练，最终得到的准确度为90%。 深度学习中有一种重要的学习方法是迁移学习，可以在现有训练好的模型基础上 ...