原文:Keras 如何利用訓練好的神經網絡進行預測

分成兩種情況,一種是公開的訓練好的模型,下載后可以使用的,一類是自己訓練的模型,需要保存下來,以備今后使用。 如果是第一種情況,則參考 http: keras cn.readthedocs.io en latest other application 使用的是Application應用,文檔中的例子如下 利用ResNet 網絡進行ImageNet分類 如果是自己的模型想保存下來,參考http: k ...

2017-08-13 16:39 0 12659 推薦指數:

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深度學習筆記(一) tf.keras 構建lstm神經網絡進行時間序列預測

  簡介:長短期記憶人工神經網絡(Long-Short Term Memory, LSTM)是一種時間遞歸神經網絡(RNN),論文首次發表於1997年。由於獨特的設計結構,LSTM適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的重要事件。   目的:學會使用tf.keras構建lstm神經網絡進行 ...

Sun Mar 07 01:15:00 CST 2021 0 1149
神經網絡進行分類預測

神經網絡解決多類分類問題的本質是把原分類問題分解為一類對其他類(one-vs-all)的二類分類問題 在二分類中要把標簽設置為(0,1),在多分類問題中要把標簽設置為ont-hot標簽,也就是(0,0,1,0)此類的格式,1表示屬於某個類。 分類和回歸的損失函數: 分類二分類采用 ...

Wed Apr 17 17:47:00 CST 2019 0 1753
拓端數據tecdat|使用Python中Keras的LSTM遞歸神經網絡進行時間序列預測

原文鏈接 :http://tecdat.cn/?p=19542 時間序列預測問題是預測建模問題中的一種困難類型。 與回歸預測建模不同,時間序列還增加了輸入變量之間序列依賴的復雜性。 用於處理序列依賴性的強大神經網絡稱為 遞歸神經網絡。長短期記憶網絡 ...

Thu Feb 11 07:03:00 CST 2021 0 838
 
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