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数据科学学习手札

记录自己的数据科学学习之路

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（数据科学学习手札44）在Keras中训练多层感知机

keras tensorflow 深度学习

　　Keras是有着自主的一套前端控制语法，后端基于tensorflow和theano的深度学习框架，因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格，可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络，堪称深度学习框架中的sklearn，本文就将基于Keras，以手写数字数据集MNIST为演示数据，对多层感知机（MLP）的训练方法进行一个基本的介绍，而关于多层感知机的相关原理，请移步数据科学学习手札34：https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html，本文不再赘述。

2018-07-29

1.4K0

（数据科学学习手札36）tensorflow实现MLP

tensorflow 神经网络

　　我们在前面的数据科学学习手札34中也介绍过，作为最典型的神经网络，多层感知机（MLP）结构简单且规则，并且在隐层设计的足够完善时，可以拟合任意连续函数，而除了利用前面介绍的sklearn.neural_network中的MLP来实现多层感知机之外，利用tensorflow来实现MLP更加形象，使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识，本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍，并实现MNIST数据集的分类任务；

2018-05-19

1.6K3

（数据科学学习手札35）tensorflow初体验

tensorflow github 开源分布式

　　TensorFlow时谷歌于2015年11月宣布在Github上开源的第二代分布式机器学习系统，目前仍处于快速开发迭代中，有大量的新功能新特性在陆续研发中；

2018-05-12

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