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tensorflow--LTSM,GRU1缕贡、LTSM 傳統(tǒng)循環(huán)網(wǎng)絡RNN可以通過記憶體實現(xiàn)短期記憶進行連續(xù)數(shù)據(jù)的預測翁授。但是當連續(xù)數(shù)據(jù)的序列變長時，會使展開時間步長過長晾咪，在反向傳播更新參數(shù)時收擦，梯度要按照時間步連續(xù)相乘...
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tensorflow--循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN目標：用RNN實現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)的預測（以股票預測為例） 有些數(shù)據(jù)是跟時間相關的，是可以根據(jù)上文預測出下文的谍倦。 1塞赂、循環(huán)核：參數(shù)時間共享，循環(huán)層提取時間信息昼蛀。 循環(huán)核具有記憶力宴猾，通...
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tensorflow--經(jīng)典網(wǎng)絡：LeNet、AlexNet叼旋、VggNet鳍置、InceptionNet、ResNet1送淆、LeNet LeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是LeCun于1998年提出税产，是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的開篇之作。通過共享卷積核減少了網(wǎng)絡的參數(shù)。 在統(tǒng)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)時辟拷，一般只統(tǒng)計卷積計算層...
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tensorflow--cifar10數(shù)據(jù)集Cifar10數(shù)據(jù)集有6w張圖片撞羽，每張圖片有32行32列像素點的紅綠藍三通道數(shù)據(jù)，其中5w張十分類彩色圖片用于訓練衫冻，1w張用于測試诀紊。十分類分別是： 導入數(shù)據(jù)集： 搭建一個一層...
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tensorflow--卷積計算過程
1、卷積（Convolutional Neural Networks, CNN）計算過程 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡對識別和預測都有非常好的效果隅俘，但有時邻奠，如Mnist數(shù)據(jù)集中，輸入是一幅...
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tensorflow功能擴展1. 自制數(shù)據(jù)集 目標：將自己的圖片集和標簽集轉(zhuǎn)換為適合神經(jīng)網(wǎng)絡讀取的多維數(shù)組例如： 2. 數(shù)據(jù)增強 數(shù)據(jù)增強可以幫助擴展數(shù)據(jù)集为居。對圖像增加碌宴，就是對圖像進行簡單形變，用來應對...
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tensorflow--Mnist數(shù)據(jù)集Mnist數(shù)據(jù)集一共有7萬張圖片： 6萬張28*28像素點的0~9手寫數(shù)字圖片和標簽蒙畴，用于訓練 1萬張28*28像素點的0~9手寫數(shù)字圖片和標簽贰镣，用于測試 運行結(jié)果： 圖片如...
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tensorflow-Sequential、compile膳凝、fit碑隆、summary
1. tf.keras.models.Sequential([網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)]) # 描述各層網(wǎng)絡 Sequentail()可以認為是個容器，這個容器里封裝了一個神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)蹬音。在...
