7.2 深度學(xué)習(xí)模型調(diào)試和監(jiān)控 本小節(jié)學(xué)習(xí)如何監(jiān)控模型訓(xùn)練的過程。 7.2.1 模型訓(xùn)練中應(yīng)用回調(diào) 當(dāng)你訓(xùn)練模型時革答，有許多情況是在起始階段預(yù)估不...

6.3 RNN高級用法 在本小節(jié)中战坤，我們將學(xué)習(xí)三種高級方法提升RNN的性能和泛化能力。學(xué)完本小節(jié)你將會掌握使用Keras實現(xiàn)RNN的細節(jié)蝗碎。我們將...

沉下心來湖笨，踏實干，會成功的蹦骑。 6.2 理解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 前面所有見過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型慈省，比如，全聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)和卷積網(wǎng)絡(luò)眠菇，它們最主要的特征是沒有...

6.1 深度學(xué)習(xí)之文本處理 文本是序列數(shù)據(jù)傳播最廣泛的形式之一捎废，它可以理解成一個字母序列或者詞序列笑窜，但是最常見的形式是詞序列。后面章節(jié)介紹的深度...

3.6 房價預(yù)測：線性回歸 前面兩個例子都可以看成是分類問題登疗，它的目標(biāo)是預(yù)測某個輸入數(shù)據(jù)點的單個離散label排截。常見的另外一類機器學(xué)習(xí)問題是線性...

3.5 新聞分類：多分類 在上一小節(jié)，學(xué)習(xí)了如何使用全聯(lián)接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將向量輸入分為二類辐益。但是断傲，當(dāng)需要多分類時該咋辦呢？ 在本小節(jié)智政，你將學(xué)習(xí)構(gòu)建神經(jīng)...

3.4 電影影評分類 二元分類认罩，或者稱為二值分類，可能是應(yīng)用最廣泛的機器學(xué)習(xí)問題续捂。通過學(xué)習(xí)本例垦垂，你將掌握如何基于文本內(nèi)容將影評分為正、負二類牙瓢。 ...

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)表示 在上面的例子中劫拗，數(shù)據(jù)存儲為多維Numpy數(shù)組，也稱為張量（tensor）矾克。當(dāng)前流行的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)都以張量作為基本數(shù)據(jù)...