1、LTSM 传统循环网络RNN可以通过记忆体实现短期记忆进行连续数据的预测。但是当连续数据的序列变长时,会使展开时间步长过长,在反向传播更新参...
目标:用RNN实现连续数据的预测(以股票预测为例) 有些数据是跟时间相关的,是可以根据上文预测出下文的。 1、循环核:参数时间共享,循环层提取时...
1、LeNet LeNet卷积神经网络是LeCun于1998年提出,是卷积神经网络的开篇之作。通过共享卷积核减少了网络的参数。 在统计卷积神经网...
Cifar10数据集有6w张图片,每张图片有32行32列像素点的红绿蓝三通道数据,其中5w张十分类彩色图片用于训练,1w张用于测试。十分类分别是...
1、卷积(Convolutional Neural Networks, CNN)计算过程 全连接神经网络对识别和预测都有非常好的效果,但有时,如...
1. 自制数据集 目标:将自己的图片集和标签集转换为适合神经网络读取的多维数组例如: 2. 数据增强 数据增强可以帮助扩展数据集。对图像增加,就...
Mnist数据集一共有7万张图片: 6万张28*28像素点的0~9手写数字图片和标签,用于训练 1万张28*28像素点的0~9手写数字图片和标签...
1. tf.keras.models.Sequential([网络结构]) # 描述各层网络 Sequentail()可以认为是个容器,这个容...
1. 强制tensor转换为该数据类型 2. 张量最值计算 计算张量维度上的最小值 计算张量维度上的最大值 运行结果: 3. 张量的轴 axis...