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Deep learning with Python 学习笔记（9）

编程算法 keras 批量计算

使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练，有点类似于扔一架纸飞机，一开始给它一点推力，之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果（并避免浪费纸飞机），更聪明的做法是不用纸飞机，而是用一架无人机，它可以感知其环境，将数据发回给操纵者，并且能够基于当前状态自主航行。下面要介绍的技术，可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机，可以自我反省并动态地采取行动

2019-09-10

5900

Deep learning with Python 学习笔记（8）

利用 Keras 函数式 API，你可以构建类图（graph-like）模型、在不同的输入之间共享某一层，并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具，让你可以在训练过程中监控模型

2019-09-10

6500

Deep learning with Python 学习笔记（6）

机器学习深度学习人工智能 keras

本节介绍循环神经网络及其优化循环神经网络（RNN，recurrent neural network）处理序列的方式是，遍历所有序列元素，并保存一个状态（state），其中包含与已查看内容相关的信息。在处理两个不同的独立序列（比如两条不同的 IMDB 评论）之间，RNN 状态会被重置，因此，你仍可以将一个序列看作单个数据点，即网络的单个输入。真正改变的是，数据点不再是在单个步骤中进行处理，相反，网络内部会对序列元素进行遍历，RNN 的特征在于其时间步函数

2019-09-10

6440

Deep learning with Python 学习笔记（2）

卷积神经网络 keras 图像处理

卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度)，宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小。通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制

2019-09-10

6310

Deep learning with Python 学习笔记（1）

数据处理 keras 神经网络机器学习深度学习

Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层，它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制

2019-09-10

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