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最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下: 1.文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是无法从文档理解...

优点:支持python,模型库全,搭模型快,关注度极高,迭代快,可用GPU加速。 缺点:内部许多类的抽象不合理。 命名略显混乱。 查看中间层输出不够直接。 模型需要compile这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合,其作者和一些代...

Keras中自定义目标函数(损失函数)的简单方法 标签: 神经网络 分类: 机器学习(2) Keras作为一个深度学习库,非常适合新手。在做神经网络时,它自带了许多常用的目标函数,优化方法等等,基本能满足新手学习时的一些需求。具体包含目标函数...

最近一直在用keras,说点个人感受。1、keras根植于python及theano,人气比较旺。2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便。3、更新很快,我记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的,文档很全...

Dense就是常用的全连接层,所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数,kernel是本层的权值矩阵,bias为偏置向量,只有当use_bias=True才会添加。

语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律,其中N-Gram简单有效,被广泛使用。N-Gram:该模型基于这样一种假设,第n个词的出现只与前面N-1个词相关,而与其它任何词都不相关,整句...

data.py: #coding:utf-8"""Author:weponSource:https://github.com/wepe"""import osfrom PIL import Imageimport numpy as np#读取文件夹mnist下的42000张图片,图片为灰度图,所以为1通道,图像大小28*28#如果是将彩色图作为输入,则将1替换为3...

首先你要知道在keras中,数据是以张量的形式表示的,张量的形状就是shape,比如,一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,);一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3);一个三阶的张量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1)。更多关于...

第一个括号,是构建一个层,第二个括号,用该层做计算

pip3 install --upgrade keras

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