针对回归训练卷积神经网络此示例使用：Image Processing ToolboxDeep Learning ToolboxStatistics and Machine Learning Toolbox Try it in MATLAB 此示例说明如何使用卷积神经网络拟合回归模型来预测手写数字的旋转角度。卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）是深度学习的基本工具，尤其适用
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2023-10-13 00:26:01
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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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# **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
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原创
2023-09-03 18:22:15
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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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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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文章目录目标探测DPM Deformable Parts Model图片梯度计算神经网络分类：R-CNN评估方法Fast R-CNNRPN的实现神经网络回归：YoLo（附参考连接）SSD：The Single Shot Detector 目标探测将目标探测任务转化为回归，分类问题一种方式是：利用神经网络进行目标识别，同样的目标变为坐标值 – 回归问题 另一种方式：候选区域产生 – 分类思想局部识
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2023-11-07 12:51:31
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目录1.分类与回归问题的认识2.基本原理3.卷积的过程，提取特征的方法4.图像识别，实践分类与回归问题的认识机器学习是对计算机数据进行学习，然后对一些数据进行预测。机器学习的其中一种学习方法为监督学习，而监督学习通常用于分类与回归。 分类是给一个样本预测离散型类别标签的问题。 回归是给一个样本预测连续输出量的问题。 分类就像在做选择题，从已知选项中找到答案。 回归就像填空题，根据题目(输入)，找到
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2023-11-24 23:01:16
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1. 什么是卷积神经网络卷积神经网络常用于图像的识别和分类 2. 卷积神经网络的主要层次有哪些？输入层，卷积层，激活层，池化层，全连接层，批量正则化层 3. 常见的数据预处理的三种方式？去均值：各个维度数据中心化到0归一化：各个维度的数据归一到同一个范围pca/白化：pca去掉性强的特征；白化在pca的基础上进行归一化。 4. 什么是卷积层？一组固定的权重和滑动窗口中
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2023-10-20 19:35:18
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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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前言：tensorboard是一个非常强大的工具、不仅仅可以帮助我们可视化神经网络训练过程中的各种参数，而且可以帮助我们更好的调整网络模型、网络参数，这一块类容后面会讲到，不管是tensorflow、keras、还是pytorch，tensorboard都提供了非常好的支持，本文是系列文章的第一篇，详细介绍基于keras+tensorboard如何来进行网络的可视化。写这篇文章的初衷很简单，网上很
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2024-01-12 11:31:56
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之前一直用的是TensorFlow，但是一用Keras之后就立马被它圈粉，Keras对于函数的封装十分得精炼。 先上代码导入模块import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers i
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2023-10-19 10:46:25
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多输入单输出网络预测气温数据处理网络模型构建网络模型简化 上一节我们介绍的是利用网络完成分类任务，即将输入的数据分为十个类别。那么今天，我们来介绍回归任务，即根据输入数据得到一个结果。 数据处理今天我们要完成的任务就是根据以往的气温数据对当下以及之后的气温进行估计的任务。我们先来引用库，然后再来看看我们的数据长什么样子：import numpy as np
import pandas as p
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2023-09-28 01:17:49
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Keras实现卷积神经网络 一、总结 一句话总结： tf的高级模块keras是可以非常简单方便的实现卷积神经网络、循环神经网络等神经网络 model = Sequential()# 第一个卷积层，32个卷积核，大小５x5，卷积模式SAME,激活函数relu,输入张量的大小 model.add(Con
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2020-08-13 21:14:00
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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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卷积神经网络简介 目前卷积神经网络的应用非常广泛，主要应用于图像识别、自然语言处理等人工智能领域，它的突出表现让人觉得非常神奇又有趣。因此，就学习一下卷积神经网络，拓宽已有的知识面，充实现有的技能库。 下面的内容都是看书笔记，参考书是郑泽宇等著的《TensorFlow实战Google深度学习框架
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2023-10-24 10:18:21
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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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文章目录1. 测试数据的准备2. Lenet-5网络模型的搭建2.1 Lenet-5模型结构概述2.2 Lenet-5模型搭建2.3 测试结果3. Alexnet网络模型的搭建3.1 Alexnet模型结构概述3.2 Alexnet模型搭建3.3 测试结果4. VGG16网络模型的搭建4.1 VGG16模型结构概述4.2 VGG16模型搭建4.3 测试结果5. 备注小结 自己随意搭建一个卷积神
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2024-01-28 05:19:29
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Keras 速成 构建卷积神经网络文章目录Keras 速成 构建卷积神经网络一、介绍二、30秒入门
原创
2022-10-25 05:44:02
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简介卷积神经网络（CNN）是目前最为成熟的深度学习模型，是近年来人工智能蓬勃发展的重要推手之一，其主要特点是通过卷积和池化操作进行自动的特征提取和特征降维。本文首先通过原理分析给出了CNN运用于上证指数拐点的验证方法；然后使用拐点预测的结果进行大盘回测，其回测结果超过了基准得到了良好表现，本文还使用线性回归方法进行拐点预测，回测效果相比基准略差，结论是可以对大盘拐点进行预测，但是误差比较大，只能说
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2023-12-12 13:49:07
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