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#keras

Keras是一个用Python编写的开源神经网络库。

[当人工智能遇上安全] 13.威胁情报实体识别 (3)利用keras构建CNN-BiLSTM-ATT-CRF实体识别模型

Eastmount

前文讲解LSTM恶意请求识别。这篇文章将详细结合如何利用keras和tensorflow构建基于注意力机制的CNN-BiLSTM-ATT-CRF模型,并实现中文...

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《深度学习初探:使用TensorFlow和Keras构建你的第一个神经网络》

猫头虎

🐯 猫头虎博主 为您带来:深度学习正在改变我们看待计算机视觉、自然语言处理等领域的方式。如何入门并构建您的第一个模型呢?本文将为您详解如何使用TensorFlo...

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【快速解决】vscode安装Keras,tensorflow;解决from tensorflow.keras.models import Sequential环境配置不上怎么办?

命运之光

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我用全志V851s做了一个魔法棒,使用Keras训练手势识别模型控制一切电子设备

阿志小管家

这是一个万全的解决方案!只需要花80元再动动手,就可以将哈利波特的魔杖与人工智能结合到一起!它就是用全志V851s做的赛博魔杖!

12010

深度学习框架:Pytorch与Keras的区别与使用方法

Nowl

我们以最简单的网络定义来学习pytorch的基本使用方法,我们接下来要定义一个神经网络,包括一个输入层,一个隐藏层,一个输出层,这些层都是线性的,给隐藏层添加一...

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深度学习第1天:深度学习入门-Keras与典型神经网络结构

Nowl

我们知道,深度学习也是机器学习的一个范畴,所以它满足机器学习的基本思想:从数据中拟合出某种规律,只是它的模型结构与经典机器学习的模型不同,且具有特色:它的模型结...

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【深度学习 | Keras】Keras操作工具类大全,确定不来看看?

计算机魔术师

【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 20...

14610

Keras 3.0发布:全面拥抱 PyTorch!

Python编程爱好者

Keras 3.0 升级是对 Keras 的全面重写,引入了一系列令人振奋的新特性,为深度学习领域带来了全新的可能性。

18910

Keras 3.0正式发布:可用于TensorFlow、JAX和PyTorch

机器之心

Keras API 可用于 JAX、TensorFlow 和 PyTorch。现有的仅使用内置层的 tf.keras 模型可以在 JAX 和 PyTorch 中...

24510

Keras 3.0一统江湖!大更新整合PyTorch、JAX,全球250万开发者在用了

公众号-arXiv每日学术速递

同时新的Keras也保证了兼容性,比如在使用TensorFlow后端时,你可以简单地使用 import keras_core as keras 来替换from ...

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Keras 3.0正式发布!一统TF/PyTorch/Jax三大后端框架,网友:改变游戏规则

量子位

使用Keras 3可以创建在任何框架中都能以相同方式工作的组件,允许访问跨所有后端运行的keras.ops命名空间。

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人工智能应用工程师技能提升系列2、——TensorFlow2——keras高级API训练神经网络模型

红目香薰

这里导包的时候需要注意,使用的是2.1.5版本,不能使用tf.keras来进行操作,需要单独的使用keras来操作。

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Python深度学习精华笔记4:基于Keras解决回归问题

皮大大

首先求出训练集的均值和标准差,进行标准化;再使用训练集的均值和标准差对测试集进行标准化。

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Python深度学习精华笔记3:基于Keras解决多分类问题

皮大大

机器学习中的路透社数据集是一个非常常用的数据集,它包含来自新闻专线的文本数据,主要用于文本分类任务。这个数据集是由路透社新闻机构提供的,包含了大量的新闻文章,共...

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Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化

拓端

我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中,我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。我...

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Python深度学习精华笔记1:深度学习中的数学基础和张量操作

皮大大

MNIST数据集是一个大型的手写数字识别数据集,由美国国家标准技术研究所(NIST)收集并公开提供。该数据集包含约70000张手写数字图像,每张图像都是28x2...

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Python深度学习精华笔记1:深度学习中的数学基础和张量操作

皮大大

MNIST数据集是一个大型的手写数字识别数据集,由美国国家标准技术研究所(NIST)收集并公开提供。该数据集包含约70000张手写数字图像,每张图像都是28x2...

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从0实现基于Keras的两种建模

皮大大

可以看到cifar服装图片数据集存在50000个训练样本,10000个测试样本;数据集是四维的。

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Keras函数式API

皮大大

函数式API能够构建多个输入的模型。一般使用keras.layers.add、keras.layers.concatenate等方法将不同的层进入合并。

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