使用 keras.layers.core.Activation(activation) Apply an activation function tothe input.（貌似是把激活函數應用到輸入數據的一種層結構） inputshape: 任意 ...

深度學習Keras框架筆記之Dense類(標准的一維全連接層) 例： keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None ...

激活函數也是神經網絡中一個很重的部分。每一層的網絡輸出都要經過激活函數。比較常用的有linear，sigmoid，tanh，softmax等。Keras內置提供了很全的激活函數，包括像LeakyReLU和PReLU這種比較新的激活函數。 一、激活函數的使用 常用 ...

　　本文第一部分是對數據處理中one-hot編碼的講解，第二部分是對二分類模型的代碼講解，其模型的建立以及訓練過程與上篇文章一樣；在最后我們將訓練好的模型保存下來，再用自己的數據放入保存下來的模型中進行分類（在后面的文章中會詳細討論如何使用自己的數據去訓練模型，或者讓保存下來的模型去處理自己的數據 ...

深度學習框架Keras是基於Tensorflow的所以，安裝keras需要安裝Tensorflow： 1. 安裝教程主要參考於兩個博客的教程： https://www.cnblogs.com/HSLoveZL/archive/2017/10/27/7742606.html ...

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

對於許多科學家、工程師和開發人員來說，TensorFlow是他們的第一個深度學習框架。TensorFlow 1.0於2017年2月發布，可以說，它對用戶不太友好。 在過去的幾年里，兩個主要的深度學習庫Keras和Pytorch獲得了大量關注，主要是因為它們的使用比較簡單。 本文將介紹 ...

一.損失函數的使用 　　損失函數【也稱目標函數或優化評分函數】是編譯模型時所需的兩個參數之一。 　　model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 　　或 　　from keras import losses ...