Keras
-
[置顶]甘特图怎么制作更方便?甘特图制作方法
本文关于甘特图怎么制作更方便?甘特图制作方法。其实现在制作甘特图的方式有多种多样,可以直接使用表格的方式来制作,或者是使用一些线上工具来制作甘特图都是可以的。今天针对于甘特图制作方式给大家详细的分享一...
-
[置顶]okr的实施标准步骤是什么?成功实施落地OKR的要点
本文关于okr的实施标准步骤是什么?成功实施落地OKR的要点。其实有关于Okr工作法,相信很多人都有一定的了解。OKR定义为一个重要的思维框架和一个发展中的学科,旨在确保员工一起工作,并专注于做出可衡...
-
【小白学习keras教程】九、keras 使用GPU和Callbacks模型保存
@Author:Runsen GPU 在gpu上训练使训练神经网络比在cpu上运行快得多 Keras支持使用Tensorflow和Theano后端对gpu进行培训 文档: https://keras....
-
【小白学习keras教程】五、基于reuters数据集训练不同RNN循环神经网络模型
@Author:Runsen 文章目录 循环神经网络RNN Load Dataset 1. Vanilla RNN 2. Stacked Vanilla RNN 3. LSTM 4. Stacked...
-
【小白学习keras教程】一、基于波士顿住房数据集训练简单的MLP回归模型
@Author:Runsen 多层感知机(MLP)有着非常悠久的历史,多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法 MLP基础知识 目的:创建用于简单回归/分类任务的常规神经网络(即多层感知...
-
深度学习高级,Keras多输入和混合数据实现回归模型
Keras: Multiple Inputs and Mixed Data 在本教程中,您将学习如何将 Keras 用于多输入和混合数据。 您将学习如何定义能够接受多个输入(包括数字、分类和图像数据)...
-
从零开始学keras之使用预训练的卷积神经网络
想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。 预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训...
-
从零开始学keras之生成对抗网络GAN
生成对抗网络主要分为生成器网络和判别器网络。 生成器网络:他以一个随机向量(潜在空间的一个随机点)作为输入,并将其解码成一张合成图像。 判别器网络:以一张图像(真实的或合成的均可)作为输入,并预测该图...
-
从零开始学keras之kaggle猫狗识别分类器
使用很少的数据来训练一个图像分类模型,这是很常见的情况,如果你要从事计算机视觉方面的职业,很可能会在实践中遇到这种情况。“很少的”样本可能是几百张图像,也可能是几万张图像。来看一个实例,我们将重点讨论...
-
深度学习入门,keras实现回归模型
Regression with Keras 在本教程中,您将学习如何使用 Keras 和深度学习执行回归。 您将学习如何训练 Keras 神经网络进行回归和连续值预测,特别是在房价预测的背景下。 今天...