本书提供安装、上机操作指南,同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow + Keras深度学习方面的知识。本书分9部分,共21章,内容主要包括基本概念介绍、TensorFlow 与 Keras 的安装、Keras MNIST手写数字识别、Keras CIFAR-10照片图像物体识别、Keras多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM进行IMDb自然...
作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何实现“TensorflowKeras深度学习人工智能实践应用 源码”。首先,让我们来看整个实现的流程,然后逐步进行详细的说明。 实现流程 详细说明 步骤1:安装Tensorflow和Keras 首先,你需要安装Tensorflow和Keras,可以使用以下代码来安装: pip install tensorflow pip install keras 1. 2. 步...
1.3 机器学习分类 有监督学习:数据具备特征和预测目标两种属性。 无监督学习:数据只有特征,但是没有预测目标属性。 增强式学习:借助定义动作(Action)、状态(States)、奖励(Rewards)的方式不断训练机器循序渐进,学会执行某项任务的算法。 1.4 深度学习分类 模仿人类神经网络工作方式,一般分为输入层、输出层和隐藏层,由...
[54] 人工智能:深度学习应用实践(一)(... 1456播放 24:13 [55] 人工智能:深度学习应用实践(一)(... 2044播放 21:00 [56] 人工智能:深度学习应用实践(一)(... 2012播放 17:38 [57] 人工智能:深度学习应用实践(一)(... 1397播放 23:43 [58] 人工智能:深度学习应用实践(一)(... 1440播放...
1以多层感知器模型识别minst 手写数字图像 输入层的数据 是28*28的二维图像 以reshape 转换为1 维的向量 作为784个神经元的shuru 输入层 784 个输入神经元接收外界信号 隐藏层 模拟内部神经元 共有 256个隐藏神经元 输出层 10个输出神经元就是预测的结果 ...
TensorFlow + Keras深度学习方面的知识不需要具备高等数学模型、算法等专业知识,读者只需要具备基本的Python程序设计能力,按照本书的步骤循序渐进地学习,就可以了解深度学习的基本概念,进而实际运用深度学习的技术。 作者简介 ··· 林大贵,从事IT行业多年,在系统设计、网站开发、数字营销、商业智慧、大数据、机器学习等领...
二、代码实现 importkerasimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportrandomfromkeras.callbacksimportTensorBoardfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput, Flatten, Dense, Dropout, Lambdafromkeras.optimizersimportRMSpropfromkerasimportbackend as K ...
TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API,它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的,允许快速构建和训练深度学习模型。 在TensorFlow 2中,Keras被集成作为TensorFlow的一个子模块,这意味着它可以直接利用TensorFlow的强大功能和优化。与独立的Keras库相比,TensorFlow 2中的Keras具有更紧密...
二、代码实现 importkerasimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportrandomfromkeras.callbacksimportTensorBoardfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput, Flatten, Dense, Dropout, Lambdafromkeras.optimizersimportRMSpropfromkerasimportbackend as K ...