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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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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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，
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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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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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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# 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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出品丨Docker公司（ID：docker-cn）编译丨小东
说在前面近日，我们发布了最新的 Docker 18.06 Community Edition (CE)，并分享一些将会在下一个版本中实现的更改。根据我们从社区收集到的反馈，我们正在进行一些更改来为广大的社区用户提供更高质量的 Docker CE 版本，同时让大家可以更快的访问新特性：Docker CE Stable 版本的发布节
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、 tf.nn.dynamic_rnn的输出
tf.nn.dynamic_rnn的输入参数如下tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
sequence_length=None,
initial_state=None,
dtype=None,
parallel_iterations=None,
swa
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2024-08-06 11:01:17
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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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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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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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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
# Docker 容器中安装 `ll` 命令的指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常遇到初学者在 Docker 容器中遇到的各种问题。今天，我将分享如何在 Docker 容器中安装 `ll` 命令，这是一个非常实用的命令，它提供了类似于 `ls -l` 的输出，但更加易读。
## 什么是 `ll` 命令？
`ll` 是一个别名，通常在 Unix-like 系统中用于显示文件和目录的长格式列表
原创
2024-07-17 10:11:16
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LRU全称是Least Recently Used，即最近最久未使用的意思。LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。（这一段是找的，让大家理解一下什么是LRU）。 说一下我们什么时候见到过LRU：其实老师们肯定都给大家举过这么个例子：你在图书馆，你把书
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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简介循环神经网络 (RNN) 是一类神经网络，它们在序列数据（如时间序列或自然语言）建模方面非常强大。简单来说，RNN 层会使用 for 循环对序列的时间步骤进行迭代，同时维持一个内部状态，对截至目前所看到的时间步骤信息进行编码。Keras RNN API 的设计重点如下：易于使用：您可以使用内置 keras.layers.RNN、keras.layers.L
原创
2021-12-28 10:57:13
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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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