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 ...
元框架 metaframework 。 TFLearn。模塊化深度學習框架,更高級API,快速實驗,完全透明兼容。 TFLearn實現AlexNet。https: github.com tflearn tflearn blob master examples images alexnet.py牛津大學鮮花數據集 Flower Dataset 。http: www.robots.ox.ac.uk v ...
2017-11-01 21:47 0 1175 推薦指數:
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 ...
最近幾年,隨着AlphaGo的崛起,深度學習開始出現在各個領域,比如無人車、圖像識別、物體檢測、推薦系統、語音識別、聊天問答等等。因此具備深度學習的知識並能應用實踐,已經成為很多開發者包括博主本人的下一個目標了。 目前最流行的框架莫過於Tensorflow了,但是只要接觸過它的人 ...
目錄 keras 搭建一個神經網絡 binary classification Multi-class classification demo 編碼形式 labelcoder ...
使用Keras中文文檔學習 基本概念 Keras的核心數據結構是模型,也就是一種組織網絡層的方式,最主要的是序貫模型(Sequential).創建好一個模型后就可以用add()向里面添加層.模型搭建完畢后需要使用complie()來編譯模型,之后就可以開始訓練和預測了(類似於 ...
計算文本的權重向量,有個很有效的權重方案:TF-IDF權重策略。TF-IDF含義是詞頻逆文檔頻率,指的是,如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率高,並且在其他文章中很少出現,則認為此詞或短語具有很好的分類區分能力,適合用來分類。簡單的說,TF-IDF(詞頻-逆文檔頻率),它可以反映出 ...
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轉自:https://www.zhihu.com/question/50030898/answer/235137938 如何比較Keras, TensorLayer, TFLearn ? 這三個庫主要比的是API設計水平,不得不說原始的 Tensorflow ...
tf.keras.Input用於實例化Keras tensor: 例如有a,b,c分別是Keras tensor,那么可以這樣寫到模型里:model = Model(input=[a, b], output=c) 。參數: shape:tuple類型,不包含批量維度,例如shape ...