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...

🐯 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...

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！

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...

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...

【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...

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。

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...

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 ...

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。

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。

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。

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...

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...

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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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。

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。