Keras搭建深度神经网络解决多分类问题
Keras介绍 Keras是一个开源的高层神经网络API，由纯Python编写而成，其后端可以基于Tensorflow、Theano、MXNet以及CNTK。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。Keras适用的Python版本是：Python 2.7-3.6。 Ke...
教程 | Tensorflow keras 极简神经网络构建与使用
Tensorflow keras极简神经网络构建教程 Keras介绍Keras (κέρας) 在希腊语中意为号角，它来自古希腊和拉丁文学中的一个文学形象。发布于2015年，是一套高级API框架，其默认的backend是tensorflow，但是可以支持CNTK、Theano、MXNet作为back...
偷税漏税行为检测：Keras库构建神经网络模型，scikit-learn库构建CART决策树模型
偷税漏税行为检测企业做假账偷税漏税的行为普遍存在，汽车行业通过“多开发票”、“做双份报表”、“减少支出”等方式进行偷漏税。本任务使用Keras库来构建神经网络模型，使用scikit-learn库构建CART决策树模型，并构建决策树模型预测企业是否漏税。 通过本任务，您将掌握以下内容： 1、构建LM神...
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...
实战篇：如何用Keras建立神经网络（附全部代码）
Keras是目前最受欢迎的深度学习库之一，对人工智能的商业化做出了巨大贡献。它使用起来非常简单，它使你能够通过几行代码就可以构建强大的神经网络。在这篇文章中，你将了解如何通过Keras构建神经网络，并且将用户评论分为两类：积极或消极来预测用户评论的情感。这就是社交媒体所谓的情感分析，我们会用著名的i...
（5keras自带的模型之间的关系）自己动手，编写神经网络程序，解决Mnist问题，并网络化部署
其中： 1、VGG 网络以及从 2012 年以来的 AlexNet 都遵循现在的基本卷积网络的原型布局：一系列卷积层、最大池化层和激活层，最后还有一些全连接的分类层。 2、ResNet 的作者将这些问题归结成了一个单一的假设：直接映射是难以学习的。而且他们提出了一种修正方法：不再学习从 x 到...
让keras训练深度网络时使用多个显卡
1、使用nvidia-smi pmon 查看linux系统的gpu情况，如下： 显然是2张显卡，如何让它们都工作呢 2、keras提供了keras.utils import multi_gpu_model使用多个显卡的功能： 在原来的model基础上使用multi_gpu_model函数指定一下gp...
可视化Keras深度学习神经网络模型
为了使开发者更好的理解其开发的神经网络模型，Keras Python深度学习库提供了可视化神经网络模型的工具。这对于产品演示和讲解是非常有用的 在本文，你会学到如何在Keras中总结和可视化深度学习模型。 读完本文后，你将知道： 如何创建你的深度学习模型的文本摘要。 如何构建你的深度学习模型的图形。...
如何比较Keras, TensorLayer, TFLearn ？——如果只是想玩玩深度学习，想快速上手 -- Keras 如果工作中需要解决内部问题，想快速见效果 -- TFLearn 或者 Tensorlayer 如果正式发布的产品和业务，自己设计网络模型，需要持续开发和维护 -- Tensor
转自：https://www.zhihu.com/question/50030898/answer/235137938如何比较Keras, TensorLayer, TFLearn ？ 这三个库主要比的是API设计水平，不得不说原始的 Tensorflow API的确反人类，我承认它的完善、表达能力...
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...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
社区圈子
最佳实践
