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從Keras開始掌握深度學習-4 通過TensorBoard分析模型 -
從Keras開始掌握深度學習-6 如何使用訓練好的模型
前言 在使用Keras編程的時候，我們往往會將更多的精力放在如何解決實際的問題上面。由于Keras高層封裝的好處，大部分低級的錯誤都被避免了，對...
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從Keras開始掌握深度學習-5 優(yōu)化你的模型前言 在第3篇教程里面，我們所編寫的CNN進行分類的模型準確度達到了80%。對于一個分類模型來說，80%的準確率不算很低了。但是，在現(xiàn)有的情況下...
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從Keras開始掌握深度學習-3 實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡前言 關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的詳細內(nèi)容可以參考我前面寫的文章：從零開始機器學習-18 CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在了解了卷積網(wǎng)絡之后，不難發(fā)現(xiàn)，基本上所有的...
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從Keras開始掌握深度學習-2 準備你的數(shù)據(jù)集
前言 2013年的時候，Kaggle發(fā)布了這樣的一個挑戰(zhàn)(https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats)： In ...
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從Keras開始掌握深度學習-1 環(huán)境搭建與簡單入門什么是Keras，為什么要學Keras 在學習深度學習的過程中，有些人用的是MatLab，有些人用的Python。而使用Python的同學必定也...
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TensorFlow實戰(zhàn)-1 以神經(jīng)網(wǎng)絡算法為例的入門本文由 沈慶陽 所有,轉(zhuǎn)載請與作者取得聯(lián)系! TensorFlow相關概念 計算圖(Graph) 計算圖是TensorFlow中最基本的一個概念...
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從零開始機器學習-19 RNN：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡本文由 沈慶陽 所有,轉(zhuǎn)載請與作者取得聯(lián)系! 前言 相比于適合單個對象的卷積網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CN...
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從零開始機器學習-18 CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡本文由 沈慶陽 所有,轉(zhuǎn)載請與作者取得聯(lián)系! 前言 卷積網(wǎng)絡的應用并非始于近期，而早在上世紀90年代的時候就已經(jīng)有所應用。由于運算性能的提升與數(shù)...
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如何用人工智能預測股票(完整項目)本文由 沈慶陽 所有,轉(zhuǎn)載請與作者取得聯(lián)系! 前言 十分鐘實現(xiàn)人工智能股價預測，是一個深度學習的練習項目。其通過機器學習算法，根據(jù)過去幾年與某只...
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