一.网络层 keras的层主要包括: 常用层(Core).卷积层(Convolutional).池化层(Pooling).局部连接层.递归层(Recurrent).嵌入层( Embedding).高级激活层.规范层.噪声层.包装层,当然也可以编写自己的层. 对于层的操作 layer.get_weights() #返回该层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights)#将权重加载到该层 config = layer.get_config()#保存该层的配置

tf.layers.dense用法 2018年05月30日 19:09:58 o0haidee0o 阅读数:20426   dense:全连接层 相当于添加一个层,即初学的add_layer()函数   tf.layers.dense(       inputs,       units,       activation=None,       use_bias=True,       kernel_initializer=None,       bias_initializer=tf.zer

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化. 1.tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) inputs: 进行池化的数据. pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3]

Batch Normalization: 使用tf.layers高级函数来构建带有Batch Normalization的神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 在使用tf.layers高级函数来构建神经网络中我们使用了tf.layers包构建了一个不包含有Batch Normalization结构的卷积神经网络模型作为本节模型的对比 本节中将使用tf.layers包实现包含有Batch N

Batch Normalization: 使用tf.layers高级函数来构建神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 # Batch Normalization – Solutions # Batch Normalization 解决方案 """ 批量标准化在构建深度神经网络时最为有用.为了证明这一点,我们将创建一个具有20个卷积层的卷积神经网络,然后是一个完全连接的层.

文档地址:https://keras.io/layers/core/#dense keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constr

LeNet-5 LeNet于90年代被提出,鉴于当时的计算能力和内存容量,直到2010年才能真正的实施这样的大规模计算.LeNet-5是LeCun于1998年提出的深度神经网络结构,总共包含7层网络(除输入层外):2层卷积层.2层池化层.3层全连接层(在原论文中第一个全连接层被称为卷积层).网络结构图[2]如下图所示: 输入数据是公认的MINIST[1]手写数字数据集,尺寸为32*32*1的灰度图,在论文中卷积层记为Cx().池化层记为Sx(降采样).全连接层记为Fx,x表示层级,接下来对7层网

图片样本可视化 原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9.这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!". 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解,因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高,代码非常简单.但这也使得大量的工作被隐藏掉,反而让人难以真正理解来龙去脉.特别是其中所使用的样本数据也已经不同,而这对于学习者,是非常重要的部分.模型可以看论文.在网

注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark.初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello World!”.下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST数据集来构建一个卷积神经网络. 0. Fashion-MNIST数据集 MNIST数据集在机器学习算法中被广泛使用,下面这句话能概况其重要性和地位: In fact, MNIST is often the first data

Lecture 8  Deep Learning Software 课堂笔记参见:https://blog.csdn.net/u012554092/article/details/78159316 今天我们来介绍深度学习软件,它们的性能.优劣以及应用流程,包括CPU.GPU和一些流行的深度学习框架. 一.          CPU vs GPU GPU被称作显卡(graphics card),或者图形处理器(Graphics Processing Unit),是一种专门进行图像运算工作的微处理器

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就

TensorFlow 可以用来实现验证码识别的过程,这里识别的验证码是图形验证码,首先用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 生成验证码 首先生成验证码,这里使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以需要先安装这个库,另外还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可: pip3 install captcha pillow 安装好之后,就可以用如下代码来生成一个简单的图形验证码了: from captcha.image i

原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/movie_recommender https://github.com/songgc/TF-recomm 前言 本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun

VGG16内置于Keras,可以通过keras.applications模块中导入. --------------------------------------------------------将VGG16 卷积实例化:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- from

本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型,用来实现验证码识别的过程,这里我们识别的验证码是图形验证码,首先我们会用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 验证码 首先我们来看下验证码是怎样的,这里我们使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以这里我们需要先安装这个库,另外我们还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可:     1 pip3 install captcha pillow 安装好之后,我们就

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在<手写数字识别——手动搭建全连接层>一文中,我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型,其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配.梯度计算.准确度的统计等问题,但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的.在大多数情况下,我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型,这同时也算对得起TensorFlow这个强大的工具了.本节,还是以手写数据集MNIST为例,利用TensorFlow2.0的keras高层API重现之前的网络. 一.数据的导入与预处理 关于这个过程,与上节

一.迁移学习的概念 什么是迁移学习呢?迁移学习可以由下面的这张图来表示: 这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练,但是我们只改变之前模型的分类器(全连接层和softmax/sigmoid),这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了! 但是为什么可以这么做呢? 二.为什么可以使用迁移学习? 一般在图像分类的问题当中,卷积神经网络最前面的层用于识别图像最基本的特征,比如物体的轮廓,颜色,纹理等等,而后面的层才是提取图像抽象特征的关键,因此最好的

Keras之队鸢尾花识别 任务目标 对鸢尾花数据集分析 建立鸢尾花的模型 利用模型预测鸢尾花的类别 环境搭建 pycharm编辑器搭建python3.* 第三方库 numpy pandas sklearn keras 处理鸢尾花数据集 了解数据集 鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集,非常适合用来入门. 鸢尾花数据集链接:下载鸢尾花数据集 鸢尾花数据集包含四个特征和一个标签.这四个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征: 花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度 该表确定了鸢尾花品种,品种必须是下