Keras 入门教程1.线性回归建模（快速入门）2.线性模型的优化3.波士顿房价回归 (MPL)4.卷积神经网络（CNN）5.使用LSTM RNN 进行时间序列预测6.Keras 预训练模型应用Keras 卷积神经网络 (CNN)让我们将模型从 上节的MPL 修改为卷积神经网络（CNN），解决我们早期的数字识别问题。CNN可以表示如下：该模型的核心特征如下输入层由 (1, 8, 28) 个值组成。
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2023-11-06 14:49:36
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为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢？ 1.CNN神经网络可以像处理图像一样处理文本并“理解”它们 2.主要好处是高效率 3.在许多方面，由于池化层和卷积核大小所造成的限制（虽然可以将卷积核设置得更大），会导致丢弃信息，但这并不意味着它们不是有用的模型。利用 CNN 能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感 4.即使依赖 Word2vec 词嵌入，CNN 也可以在不映射整个语言的条件
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2023-10-24 09:52:31
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导读 许多文章关注二维卷积神经网络，主要是用于图像相关的问题。一维cnn在一定程度上也包括在内了，例如自然语言处理(NLP)。但是，对于你可能面临的其他机器学习问题，很少有文章提供关于如何构建1D CNN的解释性的操作。本文试图弥补这一差距。介绍许多文章关注二维卷积神经网络，主要是用于图像相关的问题。一维cnn在一定程度上也包括在内了，例如自然语言处理(NLP)。但是，对于你可能面临的其他机
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2023-11-23 17:05:14
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Keras主要模块简介 tf.keras的使用说明了高层API已经被tensorflow使用。tf.keras下提供了许多模块，如：1）activations激励函数，如relu、softmax、sigmoid等2）applications应用模型，如densenet、mobilenet、vgg16等3）dataset数据，如mnist、fash
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2024-04-25 16:03:09
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刚刚接触到深度学习，前2个月的时间里，我用一维的卷积神经网络实现了对于一维数据集的分类和回归。由于在做这次课题之前，我对深度学习基本上没有过接触，所以期间走了很多弯路。在刚刚收到题目的要求时，我选择使用TensorFlow来直接编写函数，结果由于没有什么基础，写了一个周我就放弃了，改用keras来完成我的任务。用keras来搭建神经网络其实很简单。我把自己的网络模型和数据集分享给大家，一起交流一起
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2023-10-12 13:35:32
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最近撸完了《Python深度学习》，对深度学习又加深了认识，“深度学习真的是一门艺术”，以下是原书第9章的总结部分，很多heuristic知识都是前人总结下来的，个人觉得很有借鉴意义，因此mark下。首先，我们来快速看一下输入模式与适当的网络架构之间的对应关系。向量数据：密集连接网络（ Dense 层）。图像数据：二维卷积神经网络。声音数据（比如波形）：一维卷积神经网络（首选）或循环神经网络。文本
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2023-12-15 20:28:29
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⛄ 内容介绍提出了一种基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法.首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性.然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测.使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-GRU
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2023-12-12 22:45:36
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keras构建卷积神经网络 This article is aimed at people who want to learn or review how to build a basic Convolutional Neural Network in Keras. The dataset in which this article is based on is the Fashion-Mnis
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2023-11-09 08:16:23
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本文基于matlab2020版官方网页DocumentationCrack Identification From Accelerometer Data及个人理解。该示例显示了如何使用小波wavelet和深度学习技术来检测横向路面裂缝并确定其位置。该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便根据是否存在裂缝对时间序列进行分类。数据是从安装在前排乘客座椅车轮的转向节
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2023-11-08 23:15:31
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这个系列记录下自己的深度学习练习，本文主要尝试了使用简单的卷积神经网络（CNN）解进行机器学习，因为数据样本贴合度可能不hi很好，实际效果并不是很明显。请读者理解原理就好，本人也是在不断摸索中。这个系列一开始曾经用二维卷积神经网络对图像数据进行应用，本文主要是使用一维卷积神经网络，对序列数据进行机器学习，可以理解为将原始数据变换为一维的序列段，与二维卷积神经网络一样，这一步运算的作用
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2023-05-18 15:37:44
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卷积神经网络算法是什么？一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平
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2023-08-11 17:26:21
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1、cnn卷积神经网络的概念卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的数据处理，二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别，三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。2、卷积神经网络结构卷积神经网络通常包含以下几层：卷积层：卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成
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2023-10-11 20:36:33
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目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一
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2023-11-09 11:58:05
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# **Keras卷积神经网络实现指南**
## 简介
在本指南中，我将向你展示如何使用Keras库来构建卷积神经网络（CNN）。卷积神经网络是一种强大的机器学习模型，特别适用于图像识别和计算机视觉任务。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解整个过程，并提供详细的代码示例。
## 整体流程
下表给出了实现Keras卷积神经网络的整体流程。我们将按照以下步骤进行：
步骤 | 描述
---|-
原创
2023-09-03 18:22:15
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代码import torch
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms #从torchvision中引入图
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2023-12-27 15:44:23
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全卷积神经网络(FCN)的keras实现前言前一阵子写了一篇图像分割的综述，学习了包括图像预处理 、阈值图像分割、神经网络图像语义分割等一些知识，通过matlab和python进行了实现，不过一直没有时间进行分享，现在手头忙的事情基本完成，所以进行下总结与分享。FCN可以算是语义分割方向的开山之作了,也是我入坑语义 学习的第一个网络了,最开始用tenserflow写起来费劲的要死,后来改用kera
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2024-01-15 20:40:58
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一维卷积一维卷积的输入是一个向量和一个卷积核，输出也是一个向量。通常状况下，输入向量长度远大于卷积核的长度。输出向量的长度取决于卷积操作的填充方案，等宽卷积的输出向量的和输入的向量长度相等。卷积核的长度通常是奇数，这是为了对称设计的。一个例子： 一维卷积示例 注意相乘的顺序是相反的，这是卷积的定义决定的。输出长度是7，卷积核长度是3，输出的长度是7-3+1 = 5。也就是说这里的
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2023-07-29 22:04:29
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五种经典卷积神经网络
一、CNN基础1.1 理论基础CNN的理论基础主要包括个方面：感受野、卷积计算、全零填充、批标准化、池化、舍弃。(1)感受野 感受野
神经网络在卷积计算中，常使用两层33卷积核。(2)卷积计算输入特征图的深度(channel数)，决定了当前层卷积核的深度；当前卷积核的个数，决定了当前层输
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2023-10-05 13:38:22
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搭建TensorFlow环境一、实验介绍1.1 实验内容TensorFlow 是 Google 开发的一款神经网络的 Python 外部的结构包，也是一个采用 数据流图 来进行数值计算的开源软件库。它被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。本实验学习 TensorFlow 的基础操作，并用其实现经典的 卷积神经网络 （Con
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2023-08-23 17:57:44
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Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现0. 前言1. 传统神经网络的缺陷1.1 构建传统神经网络1.2 传统神经网络的缺陷2. 使用 Python 从零开始构建CNN2.1 卷积神经网络的基本概念2.2 卷积和池化相比全连接网络的优势3. 使用 Keras 构建卷积神经网络3.1 CNN 使用示例3.2 验证 CNN 输出4. 构建 CNN 模型识别 MNIST 手写数字4.1
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2024-01-12 14:43:22
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