例一：全连接网络from keras.layers import Input, Densefrom keras.models i
原创
2022-10-13 09:45:58
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参考文献：Géron, Aurélien. Hands On Machine Learning with Scikit Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
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2020-04-20 19:37:00
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《python深度学习》笔记 7.1、Keras函数式API 一、总结 一句话总结： 【Sequential API功能有限】：如果你需要实现的架构不仅仅是层的线性堆叠，那么不要局限于 Sequential API。 【函数式API用来构建复杂模型】：如何使用Keras 函数式API 来构建多输入模
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2020-10-15 13:43:00
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文章目录设置介绍训练，评估和推断保存并序列化使用相同的图层图定义多个模型所有模型都可以调用，就像图层一样处理复杂的图拓扑具有多个输入和输出的模型玩具ResNet模型共享层提取和重用层图中的节点使用自定义层扩展API何时使用功能性API功能性API的优势：不太冗长(Less verbose)定义连接图时进行模型验证功能模型是可绘制和可检查的功能模型可以序列化或克隆功能性API的弱点：它不支持动态架
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2024-02-23 23:14:58
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keras文档: http://keras.io/objectives/ mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() mean_absolute_error / mae 绝对值均差，公式为(|y_pred-
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2019-05-05 18:19:00
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激活函数也是神经网络中一个很重的部分。每一层的网络输出都要经过激活函数。比较常用的有linear，sigmoid，tanh，softmax等。Keras内置提供了很全的激活函数，包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数。一、激活函数的使用常用的方法在Activation层中可以找到。看代码。
1. from keras.layers.core import Act
keras——函数式模型Keras函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。一句话，只要你的模型不是类似VGG一样一条路走到黑的模型，或者你的模型需要多于一个的输出，那么你总应该选择函数式模型。函数式模型是最广泛的一类模型，序贯模型（Sequential）只是它的一种特殊情况。
第一个模型：全连接网络
Sequential当然是最好的方式，我们从全连接网
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2024-09-30 05:52:45
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1、forEach 2、filter 3、random _.random([min=0], [max=1], [floating]) 产生一个包括 min 与 max 之间的数。 如果只提供一个参数返回一个0到提供数之间的数。 如果 floating 设为 true，或者 min 或 max 是浮点
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2018-06-19 18:13:00
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写在前面 在分享 vue-next 各个子模块的实现之前，我觉的有必要比较全面的整理下 vue-next 中提出的函数式 api，了解这些的话，无论是对于源码的阅读，还是当正式版发布时开始学习，应该都会有起到一定的辅助作用。 类似的东西在网上有很多，只是会比较零碎，同时有些也相对过时了，当然当前整理
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2020-11-23 16:37:00
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Tensorflow函数式API的使用 一、总结 一句话总结： I、在我们使用tensorflo
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2020-07-29 06:07:00
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Keras: the Python deep learning API
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2021-05-20 09:50:00
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激活函数的用法激活函数可以通过设置单独的 Activation 层实现，也可以在构造层对象时通过传递 activation 参数实现：from keras.layers import Activation, Dense
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('tanh'))等价于：model.add(Dense(64, activation='tan
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2024-04-24 09:06:53
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TensorFlow2教程-Keras函数式API 函数API是一种创建模型的方式，该方法比Sequential以下方法更加灵活：它可以处理具有非线性拓扑的模型，具有共享层的模型以及具有多个输入或输出的模型。 它基于以下思想：深度学习模型通常是层的有向无环图（DAG）。Functional API是
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2020-10-20 09:46:00
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KerasModel保存keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,monitor=‘val_loss’,verbose=0,sa=
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2022-12-03 00:00:51
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对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，至少可以说，它不是非常用户友好。在过去几年中，两个主要的深度学习库已经获得了巨大的普及，主要是因为它们比TensorFlow更容易使用：Keras和Pytorch。译者注：TensorFlow 2.0已经将keras作为主要API，在TensorFlow 1
简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 目的：学会使用tf.keras构建lstm神经网络进行一个基本的时间序列数据预测（入门版），基于官方案例-预测天气数据进行学习。 用户：同通过学习库的使用而进行
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2023-07-04 11:10:12
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from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D from keras.layers.pooling import MaxPooling2D from
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2022-03-20 16:16:30
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from kera
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2021-07-29 17:34:36
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1.sigmoid能够将实数域变换到0-1之间，因解释性良好在很早以前广泛使用但因为它有两个致命缺点所以现在已经很少用了1）梯度消失如果输入太大或者太小，sigmoid的梯度会接近于0，那么参数将无法更新，模型就不收敛；另外初始化也需要小心，如果初始化的权重太大，经过激活函数时也会使神经元饱和，无法更新参数2）输出不是0均值sigmoid的输出并非0均值，对于后面的层来说，梯度就容易都是正的（对于
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.pooling import MaxPooling2D
fro
原创
2021-05-07 16:35:10
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