from keras.optimizers import Adam, SGD
1.Keras参数optimizers定义:optimizer是优化器(优化参数的算法)
可用的优化器:
1.SGD(随机梯度下降)
from keras.optimizers import SGD
sgd = SGD(lr=0.01,momentum=0,decay=0,nesterov=False)
lr:
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2024-09-14 14:20:27
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目录1 池化层1.1 最大池化层1.2 平均池化层1.3 全局最大池化层1.4 全局平均池化层2 Normalization2.1 BN2.2 LN下篇的内容中，主要讲解这些内容：四个的池化层；两个Normalization层;1 池化层和卷积层相对应，每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型，这里主要介绍2D处理图像的一个操作。1D和3D可以合理的类推。1.1 最大池化层tf.keras.la
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2024-04-03 20:23:27
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keras 安装首先安装anaconda，因为keras是在TensorFlow基础上再封装的框架。需要再anaconda环境里面安装TensorFlow。最后安装keras。注意：TensorFlow=2.6、Keras=2.6、Python=3.6版本兼容问题。线性回归导入依赖import numpy as np # 生成随机点
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-09-02 22:58:31
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Faster R-CNN Keras版源码史上最详细解读系列之源码运行源码介绍数据集格式介绍预训练模型修改部分源码文件 源码介绍我想大多数人跟我一样，而且肯定是想要把源码先跑起来，然后慢慢看里面细节。我用的是windwos，一些最基本的环境，用到的库这种我就不说啦，具体可以看项目里的requirements.txt文件，或者百度。那就先说说keras版的源码，很多的源码是从yhenon克隆来的，
babi_memnn.py用记忆神经网络训练bAbI数据集 - bAbI数据集下载到一半时如果取消，会得到不完整的文件而报错，此时应当在代码中打印出下载地址，如path = get_file(...) print(path)，然后删除这个文件，不过一般在home目录下，windows在用户目录下 - 在分析代码时，先直接看模型summary以及喂入的数据集，之后返回看数据集是怎样得到的。 1
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2024-07-24 22:14:45
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# univariate cnn-lstm examplefrom numpy import arrayfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTMfrom keras.layers import Densefrom keras.layers import Flattenfrom keras.layers impo
原创
2023-01-16 07:32:29
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keras rnn中常见的rnn layer1. LSTMLSTM内部结构如下，公式为input gate:it=σ(Wixt+Uih(t−1))forget gate:ft=σ(Wfxt+Ufh(t−1))output :ot=σ(Woxt+Uoh(t−1))New memorycell:c~t=tanh(Wcxt+Ucxt)Final memorycell:ct
原创
2022-01-05 14:01:33
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目录一、RNN算法1.1、什么是RNN？1.2、为什么要发明RNN？1.3、RNN的结构和原理？1.4、RNN的特性？1.5、前向传播和反向传播?梯度消失问题?二、 LSTM算法2.1、什么是LSTM?2.2、LSTM原理2.3、LSTM如何解决梯度消失问题？2.4、双向LSTMReference 一、RNN算法1.1、什么是RNN？RNN是一种神经网络，类似CNN、DNN等，RNN对具有序列特
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2024-08-12 12:03:27
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DBSCAN01 DBSCAN的原理从样本中选择一点，给定半径epsilon和圆内的最小近邻点数min_points
如果该点满足在其半径为epsilon的邻域圆内至少有min_points个近邻点，则将圆心转移到下一样本点若一样本点不满足上述条件，则重新选择样本点。按照设定的半径epsilon和min_points进行迭代聚类DBSCAN关键在于给定阈值epsilon的选择：若选择的半径过大，则
Keras实现基础卷积神经网络1. 卷积神经网络基础2. Keras实现卷积神经网络2.1 导入相应的库2.2 数据集的加载与处理2.3 构建模型2.4 模型的编译与训练2.5 学习曲线绘制2.6 模型验证 1. 卷积神经网络基础卷积神经网络（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，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网
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2024-04-24 10:31:31
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文章目录RNN简介1.RNN的应用2.什么是RNN？3.RNN用来做什么？4. 训练RNNsKeras代码实现（Mnist）RNN简介1.RNN的应用RNN主要有两个应用，一是评测一个句子出现的可能性，二是文本自动生成。\2.什么是RNN？RNN之所以叫RNN是因为它循环处理相同的任务，就是预测句子接下来的单词是什么。RNN认为在这循环的任务中，各个步骤之间不是独立，于是它循环记录前面所...
原创
2021-06-10 17:32:44
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文章目录RNN简介1.RNN的应用2.什么是RNN？3.RNN用来做什么？4. 训练RNNsKeras代码实现（Mnist）RNN简介1.RNN的应用RNN主要有两个应用，一是评测一个句子出现的可能性，二是文本自动生成。\2.什么是RNN？RNN之所以叫RNN是因为它循环处理相同的任务，就是预测句子接下来的单词是什么。RNN认为在这循环的任务中，各个步骤之间不是独立，于是它循环记录前面所...
原创
2022-03-01 10:31:40
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RNN 循环神经网络 循环神经网络循环核： 参数时间共享，循环层 提取时间信息。下图是一个记忆体：存储 每个时刻状态的信息设定 记忆体 个数改变 记忆体 容量当记忆体个数被指定，输入 x，输出 y 被指定。 记忆体当前时刻 存储信息 为 Ht等于 tanh(当前时刻输入特征Xt 乘以 矩阵 Wxh 加 上一时刻记忆体存储状态Ht-1 乘以 矩阵 Whh 加上 偏置项Bh)&
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2023-10-08 10:17:56
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GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络，它包含了一些特殊的门控机制，用于控制信息的流动和更新。比起RNN（Recurrent Neural Network），GRU支持隐状态的门控，这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态，以及应该何时重置隐状态。 GRU中的更新门（Update Gate）是其中一种门控机制，它可以控制新状态中有多少个是旧状态的副本
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2024-04-19 16:03:54
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博客作者：凌逆战Keras实现RNN模型SimpleRNN层 keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True,
kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initiali
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2024-03-26 11:05:38
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本教程通过跟踪和理解每个模型执行的计算，重点介绍了常见RNN算法的结构。 它适用于任何已经了解一般深度学习工作流程，但又无需事先了解RNN的人。 如果您真的从未听说过RNN，可以先阅读Christopher Olah的这篇文章。本篇文章着重于逐步理解每个模型中的计算，而无需注意训练有用的东西。 它用Keras代码说明，分为五个部分：TimeDistributed componentSimple R
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2021-04-29 08:56:39
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一、KNN和K-Means的区别？区别KNN是一种监督学习算法，解决分类问题，而K-Means是非监督学习算法，解决聚类问题。KNN是人为选定k，含义是考察k个最近的样本，决定未知样本的所属分类，没有明显的训练过程。K-Means也是人为选定k，含义是k个聚类中心，计算样本到聚类中心的距离，得到初步的聚类结果，再由聚类结果更新聚类中心，迭代直至聚类中心不再变化为止。相似点k值得选取会影响到分类/聚
文章目录RNN标准RNN代码 RNN标准RNN 在PyTorch中的调用也非常简单，使用 nn.RNN（）即可调用，下面依次介绍其中的参数。 RNN() 里面的参数有input_size 表示输入 xt 的特征维度hidden_size 表示输出的特征维度num_layers 表示网络的层数 nonlinearity 表示选用的非线性激活函数，默认是 ‘tanh’ bias 表示是否使用偏置，默
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2023-08-20 19:37:08
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一.简介 注意力机制是在Encoder与Deconder架构中针对输出不同的序列（分词）在输入序列中所占权重一样，或者使用同一个C向量的不足中，引入了能够学习针对不同输出序列在不同输入序列所占的比重不同的一个机制，例如，“我喜欢足球”与“i like football”这个翻译中，‘i’这个词的翻译明显与“我”这个输入词对应，与后面“喜欢足球”的关系不大，因此，
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2024-04-02 11:08:10
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上期我们一起学习了静态RNN和动态RNN的区别，深度学习算法(第16期)----静态RNN和动态RNN我们知道之前学过的CNN的输入输出都是固定长度，今天我们一起学习下RNN是怎么处理变化长度的输入输出的？1. 处理变化长度的输入到目前为止，我们已经知道在RNN中怎么使用固定长度的输入，准确的说是两个时刻长度的输入，但是如果输入的序列是变化长度的呢？比如一个句子。这种情况下，当我们调用dynami
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2024-08-12 13:17:26
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