Keras
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拓端tecdat|TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=15850 在本部分中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。 开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一…
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拓端数据tecdat|使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。 在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时…
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解析基于keras深度学习框架下yolov3的算法
一．前言 由于前一段时间以及实现了基于keras深度学习框架下yolov3的算法，本来想趁着余热将自己的心得体会进行总结，但由于前几天有点事就没有完成计划，现在趁午休时间整理一下。 二．Keras框架的介绍 1.Keras是一个用Python编写的高级API，它提供了一个简单和模块化的API来创建和训练神经网络，同时也隐藏了大部分复…
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Keras.NET 【翻译】Keras.NET简介 – 高级神经网络API in C#
Keras.NET是一个高级神经网络API，它使用C#编写，并带有Python绑定，可以在Tensorflow、CNTK或Theano上运行。其关注点是实现快速实验。因为做好研究的关键是：能在尽可能短的时间内从一个想法发展出结果。 如果你需要一个能实现以下需求的深度学习库，那么请使用Keras： 允许简单快速的原型制作（通过用户友好性、模块化、扩展性…
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Keras开发一个神经网络
关于Keras：Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。 使用一下命令安装： pip install keras 在Keras实施深度学习的步骤 加载数据。 定义模型。 编译模型。 拟合模型。 评估模型。 使用Dense类描述完全连接的层。 我们可以指定层中神经元的数量作为第一个…
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keras神经网络做简单的回归问题
咸鱼了半个多月了，要干点正经事了。 最近在帮老师用神经网络做多变量非线性的回归问题，没有什么心得，但是也要写个博文当个日记。 该回归问题是四个输入，一个输出。自己并不清楚这几个变量有什么关系，因为是跟遥感相关的，就瞎做呗。 数据预处理的选择 刚开始选取了最大最小值的预处理方法，调了很久的模型但是最后模型的输出基本不变。 换了z-score的预处理方法，模型的…
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吴裕雄–天生自然 python数据分析：基于Keras使用CNN神经网络处理手写数据集
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns %matplotlib inline np.random.seed(2) from sklearn.mode…
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[深度应用]·DC竞赛轴承故障检测开源Baseline（基于Keras 1D卷积 val_acc:0.99780）
个人网站–> http://www.yansongsong.cn/ Github项目地址–> https://github.com/xiaosongshine/bearing_detection_by_conv1d 大赛简介 轴承是在机械设备中具有广泛应用的关键部件之一。由于过载，疲劳，磨损，腐蚀等原因，轴承在机器操作过程中容易损坏。事实…
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吴裕雄–天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：使用神经网络预测房价中位数
import pandas as pd data_path = ‘/Users/chenyi/Documents/housing.csv’ housing = pd.read_csv(data_path) housing.info() housing.head() housing.describe() housing.hist(bins=50, figsiz…
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吴裕雄–天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：使用自动编解码网络实现黑白图片上色
”’ 加载cifar10图片集并准备将图片进行灰度化 ”’ from keras.datasets import cifar10 def rgb2gray(rgb): #把彩色图转化为灰度图，如果当前像素点为[r,g,b],那么对应的灰度点为0.299*r+0.587*g+0.114*b return np.dot(rgb[…,:3], [0.299…
