原文鏈接:http://www.one2know.cn/keras5/ CNN 卷積神經網絡 卷積 池化 https://www.cnblogs.com/peng8098/p/nlp_16.html 中有介紹 以數據集MNIST構建一個卷積神經網路 輸出: RNN ...
輸入模式與網絡架構間的對應關系: 向量數據:密集連接網絡 Dense層 圖像數據:二維卷積神經網絡 聲音數據 比如波形 :一維卷積神經網絡 首選 或循環神經網絡 文本數據:一維卷積神經網絡 首選 或循環神經網絡 時間序列數據:循環神經網絡 首選 或一維卷積神經網絡 其他類型的序列數據:循環神經網絡或一維卷積神經網絡。如果數據順序非常重要 比如時間序列,但文本不是 ,那么首選循環神經網絡 視頻數據: ...
2018-12-15 16:21 0 684 推薦指數:
原文鏈接:http://www.one2know.cn/keras5/ CNN 卷積神經網絡 卷積 池化 https://www.cnblogs.com/peng8098/p/nlp_16.html 中有介紹 以數據集MNIST構建一個卷積神經網路 輸出: RNN ...
結果: ...
從mnist下載手寫數字圖片數據集,圖片為28*28,將每個像素的顏色(0到255)改為(0倒1),將標簽y變為10個長度,若為1,則在1處為1,剩下的都標為0。 接下來搭建CNN 卷積->池化->卷積->池化 使圖片從(1,28,28)-> ...
Keras深度學習之卷積神經網絡(CNN) 一、總結 一句話總結: 卷積就是特征提取,后面可接全連接層來分析這些特征 二、Keras深度學習之卷積神經網絡(CNN) 轉自或參考:Keras深度學習之卷積神經網絡(CNN)https://www.cnblogs.com ...
當我們說卷積神經網絡(CNN)時,通常是指用於圖像分類的2維CNN。但是,現實世界中還使用了其他兩種類型的卷積神經網絡,即1維CNN和3維CNN。在本指南中,我們將介紹1D和3D CNN及其在現實世界中的應用。我假設你已經大體上熟悉卷積網絡的概念。 2維CNN | Conv2D ...
卷積神經網絡的結構我隨意設了一個。 結構大概是下面這個樣子: 代碼如下: 最終在測試集上識別率在99%左右。 相關測試數據可以在這里下載到。 ...
Keras–基於python的深度學習框架 Keras是一個高層神經網絡API,Keras由純Python編寫而成並基於Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 為支持快速實驗而生,能夠把你的idea迅速轉換為結果,如果你有如下需求,請選擇Keras ...