時間序列模型 時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特征來預測未來一段時間內該事件的特征。這是一類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同，時間序列模型是依賴於事件發生的先后 ...

keras_bert 和 kert4keras keras_bert 是 CyberZHG 大佬封裝好了Keras版的Bert，可以直接調用官方發布的預訓練權重。 github：https: ...

多類分類問題本質上可以分解為多個二分類問題，而解決二分類問題的方法有很多。這里我們利用Keras機器學習框架中的ANN（artificial neural network）來解決多分類問題。這里我們采 ...

Keras的模型是用hdf5存儲的，如果想要查看模型，keras提供了get_weights的函數可以查看： 而通過hdf5模塊也可以讀取：hdf5的數據結構主要是File - Group - ...

Keras是由Python編寫的基於Tensorflow或Theano的一個高層神經網絡API。具有高度模塊化，極簡，可擴充等特性。能夠實現簡易和快速的原型設計，支持CNN和RNN或者兩者的結合 ...

在訓練深度學習模型的時候，通常將數據集切分為訓練集和驗證集．Keras提供了兩種評估模型性能的方法： 使用自動切分的驗證集 使用手動切分的驗證集 一．自動切分 在Keras中 ...

在之前的文章中談到了文本向量化的一些基本原理和概念，本文將介紹Word2Vec的代碼實現 https://www.cnblogs.com/dogecheng/p/11470196.html#W ...

本文主要是使用【監督學習】實現一個圖像分類器，目的是識別圖片是貓還是狗。 從【數據預處理】到 【圖片預測】實現一個完整的流程， 當然這個分類在 Kaggle 上已經有人用【遷移學習】（VGG，Res ...

參考： 台大李宏毅老師視頻課程-Keras-Demo 調參博文1：深度學習入門實踐_十行搭建手寫數字識別神經網絡 調參博文2：手寫數字識別---demo（有小錯誤） ...

前面用一個簡單的4層卷積網絡，以貓狗共25000張圖片作為訓練數據，經過100 epochs的訓練，最終得到的准確度為90%。 深度學習中有一種重要的學習方法是遷移學習，可以在現有訓練好的模型基礎上 ...