Keras
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人工智能深度学习入门练习之（22）TensorFlow2教程-用keras构建自己的网络层
1 构建一个简单的网络层 我们可以通过继承tf.keras.layer.Layer,实现一个自定义的网络层。 In [1]: from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf tf.keras.backend.clear_sessi…
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七扭八歪解faster rcnn（keras版）（三）
前边得到的anchor只区分了背景和圈中物体，并没有判别物体属于哪一类 目前看该代码，没有找到anchor后边接的softmax来判断是不是一个物体，前边的代码已经确定了 def rpn(base_layers,num_anchors): x = Convolution2D(512, (3, 3), padding=’same’, activation=’r…
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深度学习—-基于keras的LSTM三分类的文本情感分析原理及代码
文章目录 背景介绍 理论介绍 RNN应用场景 word2vec 算法 Word2Vec：高维来了 句向量 数据预处理与词向量模型训练 LSTM三分类模型代码 背景介绍 文本情感分析作为NLP的常见任务，具有很高的实际应用价值。本文将采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种情感的分类器。 本文的目的是快速熟…
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keras创建自己训练代码
由于某个github只开源了测试代码，所以训练代码需要自己写 版本keras,tensorflow # import src.modelCore as modelCore from src.modelCore import create_model from keras.optimizers import SGD from keras.preproc…
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Keras tutorial – Emotion Detection in Images of Faces
所需文件： 本地下载 Welcome to the first assignment of week 2. In this assignment, you will: Learn to use Keras, a high-level neural networks API (programming framework), written in Python …
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Keras人工神经网络多分类（SGD）
import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from kera…
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深入理解Keras中LSTM的stateful和stateless应用区别
本文通过让LSTM学习字母表，来预测下一个字母，详细的请参考： https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/80493341 https://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-pytho…
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Keras学习-1
本文基于http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/concepts/提及的知识总结，感谢作者做出的贡献，如有侵权将立即删除 符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。…
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TensorFlow2.0教程-使用keras训练模型
1.一般的模型构造、训练、测试流程 1 # 模型构造 2 inputs = keras.Input(shape=(784,), name=\’mnist_input\’) 3 h1 = layers.Dense(64, activation=\’relu\’)(inputs) 4 h1 = layers.Dense(64, activation=\’relu…
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Keras函数式 API
用Keras定义网络模型有两种方式， Sequential 顺序模型 Keras 函数式 API模型 之前我们介绍了Sequential顺序模型，今天我们来接触一下 Keras 的函数式API模型。 from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # 这部分返回一个张量…
