/
转载
2024-01-10 15:01:09
45阅读
Table of Contents导读：使用Keras开发神经网络1. 简介1.1 例子：皮马人糖尿病数据集1.3 导入数据1.4 定义模型1.5 编译模型1.6 训练模型1.7 测试模型1.8 写出程序1.9 总结导读：上篇文章《TensorFlow笔记（4）--Keras，TensorFlow高级API（英）》整理讲述了keras API的功能和作用，以及简单的使用方法，由于官方英
转载
2024-01-10 14:08:25
70阅读
Keras是目前最受欢迎的深度学习库之一，对人工智能的商业化做出了巨大贡献。它使用起来非常简单，它使你能够通过几行代码就可以构建强大的神经网络。在这篇文章中，你将了解如何通过Keras构建神经网络，并且将用户评论分为两类：积极或消极来预测用户评论的情感。这就是社交媒体所谓的情感分析，我们会用著名的imdb评论数据集来做。我们构建的模型只需进行一些更改，就可以应用于其他机器学习问题。请注意，我们不会
转载
2023-09-01 08:44:01
76阅读
Keras神经网络层学习与使用Keras的简单介绍Keras框架中的方法介绍Compile()方法fit()方法summary()方法evaluate()方法perdict()方法Keras神经网络堆叠的两种方法线性模型函数式API常用的神经网络层全连接层二维卷积层池化层BN层dropout层flatten层 Keras的简单介绍Keras是一个将神经网络进行高层次抽象并且封装了丰富且友好API
转载
2023-11-24 15:09:14
66阅读
Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络0 前言1. Keras 简介与安装2. Keras 构建神经网络初体验3. 训练香草神经网络3.1 香草神经网络与 MNIST 数据集介绍3.2 训练神经网络步骤回顾3.3 使用 Keras 构建神经网络模型3.4 关键步骤总结小结系列链接 0 前言在《神经网络基础》中，我们学习了如何从零开始构建了一个神经网络，更具体的说，我们编写了执
转载
2023-10-23 13:40:46
80阅读
logprobs = np.multiply(np.log(A2),Y)
cost = - np.sum(logprobs) # 不需要使用循环就可以直接算出来。Python的实现数组创建：a = np.random.randn(5,1)
a = np.random.randn(1,5) 申明数组的维度：assert（a.shape == (5,1））
a
转载
2024-01-16 00:55:20
147阅读
概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。 &n
转载
2023-10-26 06:43:42
123阅读
1.神经概率网络模型(2003年)，步骤如下: （1）输入层，将每一个词都使用随机的100维向量表示 （2）投影层，将一个上下文的词拼接起来，比如滑动窗口是3，则有(batch_size,6,100) （3）隐藏层，就是一个全连接层，比如(100,1024) （4）输出层，使用softmax分类器，类别就是所有词的id,比如现在有50000个词，则，输出层(1024,50000) 在反向传播过程中
转载
2023-10-01 11:17:59
80阅读
4.1Keras简介说到深度学习，不可避免得会提及业界有哪些优秀的框架，Keras神经网络框架便是其中之一，它是一个高级神经网络APl，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。它的开发重点是实现快速实验。能够以最小的延迟从理念到结果是进行良好研究的关键。接下来我们将要讲的神经网络原理与梯度求解，Keras都已经对它们有了很好的封装，在后续的学习中，大家只要学
转载
2024-05-10 18:02:34
39阅读
tf.keras 是 tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras 为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的 API，能够极大地减少一般应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性。Keras 官方文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf
转载
2023-06-25 13:14:29
164阅读
构建Keras模型的3种方法有三种方法可以在TensorFlow中构建Keras模型：Sequential API：当你试图使用单个输入、输出和层分支构建简单模型时，Sequential API是最好的方法。对于想快速学习的新手来说，这是一个很好的选择。Functional API：函数API是构建Keras模型最流行的方法。它可以完成Sequential API所能做的一切。此外，它允许多个输入
转载
2023-11-03 14:12:47
97阅读
我们在使用卷积神经网络或递归神经网络或其他变体时，通常都希望对模型的架构可以进行可视化的查看，因为这样我们可以 在定义和训练多个模型时，比较不同的层以及它们放置的顺序对结果的影响。还有可以更好地理解模型结构、激活函数、模型参数形状（神经元数量）等keras 中有一些现成的包可以创建我们的神经网络模型的可视化表示。前三个包可以在模型训练之前使用（只需要定义和编译模型）；但是Tensor Boards
转载
2023-12-31 15:21:46
76阅读
今天看了卷积神经网络的基本概念，并实际应用了一次。 使用卷积神经网络的原因在于对于图像识别来说（目前我接触过的内容），如果大量输入图像的像素点进行深度神经网络的学习，那么随着层数的增多，参数值会以几何数增长因为每个神经元如果完全连接下一层其他神经元，那么在两层网络之间就会出现n x m个参数，这导致计算量极大地被增加。为了减小计算量，一个思路就是减少输入的数量。而卷积神经网络就是依靠filter，
转载
2023-11-20 09:02:19
46阅读
基于Matlab的概率神经网络的实现及应用计 算 机 与 现 代 化2011年第 11期 JISUANJIYUXIANDA】HUA 总第 195期文章编号：1006-2475(2011)11-0047-04基于Matlab的概率神经网络的实现及应用苏 亮，宋绪丁(长安大学工程机械学院，陕西 西安 710064)摘要：介绍概率神经网络 (PNN)的模型和基本算法，以及利用Matlab神经网络工具箱设
转载
2024-01-15 08:51:59
63阅读
概率神经网络的简单介绍 概率神经网络(PNN)于1989年由D. F. Specht 博士首先提出，是一种常用于模式分类的神经网络。概率神经网络是基于统计原理的神经网络模型，在分类功能上与最优贝叶斯分类器等价，其实质是基于贝叶斯最小风险准则发展而来的一种并行算法。概率神经网络的判别边界接近于贝叶斯最佳判定面，神经网络的计算流程与最大后验概率准则极为类似。 概率神经网络分类器的理论推导1 贝叶斯决策
转载
2023-09-23 13:10:37
223阅读
1、使用keras构建神经网络基本工作流程： 训练数据–创建模型–配置模型–训练模型–训练好的模型做预测、对模型效果进行评估。(1)创建模型： 在 Keras 中有两类主要的模型：Sequential 顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。 这些模型有许多共同的方法和属性： model.layers 是包含模型网络层的展平列表。 model.inputs 是模型输入张量的列表。
转载
2024-01-30 23:17:45
373阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、概率分布1.1 生成器1.2 判别器二、目标函数三、算法 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、概率分布1.1 生成器首先我们是可以知道真实
转载
2024-01-13 15:23:48
57阅读
生物神经元的粗略模型；激活函数，其中ReLU是最佳推荐；理解了神经网络是一个通用函数近似器，但是该性质与其广泛使用无太大关系。之所以使用神经网络，是因为它们对于实际问题中的函数的公式能够某种程度上做出“正确”假设。讨论了更大网络总是更好的这一事实。然而更大容量的模型一定要和更强的正则化（比如更高的权重衰减）配合，否则它们就会过拟合。在后续章节中我们讲学习更多正则化的方法，尤其是dropout。1.
转载
2024-01-14 20:46:33
59阅读
神经网络的训练过程是一个挑战性的优化过程，通常无法收敛。这可能意味着训练结束时的模型可能不是稳定的或表现最佳的权重集，无法用作最终模型。解决此问题的一种方法是使用在训练运行结束时看到的多个模型的权重平均值。平均模型权重学习深度神经网络模型的权重需要解决高维非凸优化问题。解决此优化问题的一个挑战是，有许多“ 好的 ”解决方案，学习算法可能会反弹而无法稳定。解决此问题的一种方法是在训练过程即将结束时合
转载
2023-12-19 20:02:07
71阅读
这段时间在学习Tensorflow，刚刚认识到基于tensorflow的高级框架keras，为我们提供了很方便的网络搭建、训练，模型保存和加载的操作。于是一直跃跃欲试的我，用它训练了一个3层的BP神经网络，然后自己手绘了一张图片，通过Opencv和numpy的一些处理手段之后，编程网络可以输入的1x784的格式后，输入网络进
转载
2024-01-03 20:51:54
65阅读
