这个bug的解决办法：
# from tensorflow.keras import datasets, layers, models from tensorflow.python.keras import datasets, layers, models
在tensorflow和Keras中间插入python，可能是因为tensorflow版本问题（我的版本是1.7.0），Keras的目录是 ~tensorflowpythonkeras,而非 ~tensorflowkeras
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1.循环神经网络和卷积神经网络 问题1：处理文本数据时，循环神经网络与前馈神经网络相比有什么特点？ 答：nett=Uxt+Wht−1,hf=f(nett),y=g(VhT)net_t=Ux_t+Wh_{t-1},h_f=f(net_t),y=g(Vh_T)nett=Uxt+Wht−1,hf=f(nett),y=g(VhT)f,g为**函数，U为输…
RNN循环神经网络大白话讲解 RNN单元 从上图看，input_data是输入，hidden_layer的输出是h1，从左边来的是初始的隐藏层参数为h0。 神经网络原本的公式也就是输入层X*Wih再经过设定的**函数得到h0。h0乘上Who权重矩阵得到输出层。h1=tanh(x∗Wih)h1 = tanh(x*W_{ih})h1=tanh(x∗Wih)ou…
前记 由于是在一台用了很久的机器上安装caffe，过程比较复杂，网上说再干净的机器上装比较简单。如果能有干净的机器，就不用再过这么多坑了，希望大家好运！介绍这里就不说了，直接进入正题： Caffe 主页 http://caffe.berkeleyvision.org/ github主页 https://github.com/BVLC/caffe 机器配置…
Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections 作者：Xiao-Jiao Mao、Chunhua Shen等 本文提出了一个深度的全卷积编码-解码框架来解决去噪和超分辨之类的图像修复问题。网络由多层…
目录： 1. tf.placeholder_with_default(tf.constant(1.0),shape=[],name=’use_dropout’) # 设置一个占位符 2. tf.constant(input, size, name) # 产生一个变量 3.tf.variable_scope(nam…
1. 运动目标指示(MTI) 由一个CPI内的连续M个脉冲回波经过相干解调后的基带数据，形成的一个二维数据矩阵。二维数据矩阵中的每一列都对应于对一个脉冲回波的连续釆样，即连续的距离单元。列中的每一个元素都是一个复数，代表一个距离单元的实部和虚部(I和Q)分量。因此，二维数据矩阵中的每一行代表对同一距离单元的一连串脉冲测量。 MTI处理器对慢时间数据序列…
目录 RGB 3通道卷积 3D卷积 空洞卷积 推荐一个链接（用Excel实现多种维度的卷积）：https://medium.com/apache-mxnet/multi-channel-convolutions-explained-with-ms-excel-9bbf8eb77108 其中3维卷积是这样的： 我以前的错误理解：如果输出通道只有1个，那么就只有…
https://mp.weixin.qq.com/s/3WDcMrNNnFSQpOg8ZHA2cw
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