1.保存序列模型和函數模型 1.1保存全模型 可以對整個模型進行保存，其保存的內容包括： 該模型的架構 模型的權重（在訓練期間學到的） 模型的訓練配置（你傳遞給編譯的），如果有的話 優化器及其狀態（如果有的話）（這使您可以從中斷的地方重新啟動訓練 ...

一、 keras的siamese(孿生網絡)實現案例 二、代碼實現 執行結果： 最終效果： ...

1.下載Anaconda 1.下載最新版的Anoconda，可百度搜索“Anaconda 清華鏡像”，下載對 ...

　　1.保持序列模型和函數模型 　　# 構建一個簡單的模型並訓練 　　from __future__ import absolute_import, division, print_function 　　import tensorflow as tf ...

人工神經網絡(ANN)介紹 生物神經元 人腦有數十億個神經元。神經元是人腦中相互連接的神經細胞，參與處理和傳遞化學信號和電信號。 以下是生物神經元的重要組成部分: 樹突 – 從其他神經元接收信息的分支 細胞核 – 處理從樹突接收到的信息 軸突 – 一種被神經元用來傳遞信息 ...

線性回歸 數學中的回歸是指，現實中的變量之間存在一種函數關系，通過一批樣本數據找出這個函數關系，即通過樣本數據回歸到真實的函數關系。 線性回歸/Linear Regression是指，一些變量之間 ...

一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特征維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得很慢，例如一張黑白的 28×28">28×2828×28 的手寫數字圖片，輸入層 ...

2.1神經傳導原理 y=activation（x*w+b） 激活函數通常為非線性函數 Sigmoid 函數 和 ReLU函數 2.2以矩陣運算模仿真神經網絡 y=activation(x*w+b) 輸出=激活函數（輸入*權重+偏差） 2.3多層感知器模型 1以多層感知器模型 ...