1、LTSM 傳統(tǒng)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)RNN可以通過記憶體實(shí)現(xiàn)短期記憶進(jìn)行連續(xù)數(shù)據(jù)的預(yù)測。但是當(dāng)連續(xù)數(shù)據(jù)的序列變長時(shí),會使展開時(shí)間步長過長,在反向傳播更新參數(shù)時(shí),梯度要按照時(shí)間步連續(xù)相乘...
目標(biāo):用RNN實(shí)現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)的預(yù)測(以股票預(yù)測為例) 有些數(shù)據(jù)是跟時(shí)間相關(guān)的,是可以根據(jù)上文預(yù)測出下文的。 1、循環(huán)核:參數(shù)時(shí)間共享,循環(huán)層提取時(shí)間信息。 循環(huán)核具有記憶力,通...
1、LeNet LeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是LeCun于1998年提出,是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開篇之作。通過共享卷積核減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。 在統(tǒng)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)時(shí),一般只統(tǒng)計(jì)卷積計(jì)算層...
Cifar10數(shù)據(jù)集有6w張圖片,每張圖片有32行32列像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)三通道數(shù)據(jù),其中5w張十分類彩色圖片用于訓(xùn)練,1w張用于測試。十分類分別是: 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集: 搭建一個(gè)一層...
1、卷積(Convolutional Neural Networks, CNN)計(jì)算過程 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對識別和預(yù)測都有非常好的效果,但有時(shí),如Mnist數(shù)據(jù)集中,輸入是一幅...
1. 自制數(shù)據(jù)集 目標(biāo):將自己的圖片集和標(biāo)簽集轉(zhuǎn)換為適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讀取的多維數(shù)組例如: 2. 數(shù)據(jù)增強(qiáng) 數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以幫助擴(kuò)展數(shù)據(jù)集。對圖像增加,就是對圖像進(jìn)行簡單形變,用來應(yīng)對...
Mnist數(shù)據(jù)集一共有7萬張圖片: 6萬張28*28像素點(diǎn)的0~9手寫數(shù)字圖片和標(biāo)簽,用于訓(xùn)練 1萬張28*28像素點(diǎn)的0~9手寫數(shù)字圖片和標(biāo)簽,用于測試 運(yùn)行結(jié)果: 圖片如...
1. tf.keras.models.Sequential([網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)]) # 描述各層網(wǎng)絡(luò) Sequentail()可以認(rèn)為是個(gè)容器,這個(gè)容器里封裝了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在...