https://mp.weixin.qq.com/s/3WDcMrNNnFSQpOg8ZHA2cw
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：Keras 中的 Adam 优化器（Optimizer）算法+源码研究 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
keras房价预测数据集boston_housing.npz文件下载
上一篇
2023年4月8日
keras的预训练权重文件模型的下载和本地存放目录（anaconda on linux/windows）
下一篇
2023年4月8日
相关文章
-
tensorflow 一维卷积 tf.layers.conv1()使用
在自然语言处理中，主要使用一维的卷积。 API 1 tf.layers.conv1d( 2 inputs, 3 filters, 4 kernel_size, 5 strides=1, 6 padding=’valid’, 7 data_format=’channels_last’, 8 dilation_rate=1, 9 activation=None,…
-
tensorflow学习笔记四：mnist实例–用简单的神经网络来训练和测试
刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。 神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。 数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。借用极客学院的图表示…
-
神经网络基础–循环神经网络RNN
在处理序列问题（如语言识别等）上，使用循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是很自然的方式；所谓循环神经网络，其实就是把上一时刻的信息作为当前时刻输入的一部分，从而实现信息的传递；本文将先介绍基础版RNN，并说明基础版的问题，然后介绍改进版的循环神经网络LSTM、GRU。 RNN RNN的基本结构如下图所示： 结构比较简单…
-
keras使用AutoEncoder对mnist数据降维
import keras import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist (x_train, _), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype(‘float32’) / 255 x_test = …
-
【机器学习】：特征筛选方法
一.基于统计值的筛选方法 1.过滤法：选择特征的时候，不管模型如何，首先统计计算该特征和和label的一个相关性，自相关性，发散性等等统计指标。 优点：特征选择开销小，有效避免过拟合 缺点：没有考虑后续的学习器来选择特征，减弱了学习器的学习能力（因为某些特征可能和label算出来相关性不大，但是可能和其他特征交叉后，会和label具有很强的关联性） 2.单变…
-
keras load model时出现Missing Layer错误的解决方式
下面是关于“keras load model时出现Missing Layer错误的解决方式”的完整攻略。 问题描述 在使用Keras加载模型时，可能会出现Missing Layer错误，这通常是由于在加载模型时，Keras无法找到模型中使用的某些自定义层。 解决方法 解决这个问题的方法是在加载模型时，手动添加自定义层。可以使用以下代码来加载模型： from …
-
Multi label 多标签分类问题（Pytorch，TensorFlow，Caffe）
适用场景：一个输入对应多个label，或输入类别间不互斥 调用函数： 1. Pytorch使用torch.nn.BCEloss 2. Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy 3. Caffe使用SigmoidCrossEntropyLoss 在output和target之间构建binary cross entr…
-
Python3玩转儿 机器学习(5)
numpy.array基础 import numpy numpy.__version__ #查询当前numpy的版本 ‘1.14.0’ import numpy as np np.__version__ ‘1.14.0’ Python List 特点 L = [i for i in range(10)] L [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, …
