TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例:多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)
开发多层感知器模型 多层感知器模型(简称MLP)是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据,即表格或电子表格中的数据,每个变量一列,每个变量一行。您可能需要使用M...
[帮助文档] 登云梯JS开发框架中网络组件所提供的相关方法说明
本文介绍登云梯JS开发框架中网络组件所提供的相关方法说明,支持的硬件平台列表以及参考示例代码。
第7章 使用Keras开发神经网络
第7章 使用Keras开发神经网络 Keras基于Python,开发深度学习模型很容易。Keras将Theano和TensorFlow的数值计算封装好,几句话就可以配置并训练神经网络。本章开始使用Keras开发神经网络。本章将: 将CSV数据读入Keras 用Keras配置并编译多层感知器模型 用验...
用Keras开发字符级神经网络语言模型
语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点,就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候,能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而,在神经网络语言模型领域,基于字符的模型为语言建模...
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