前言 TensorBoard是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化工具，能夠有效地展示Tensorflow在運(yùn)行過程中的計(jì)算圖、各種指標(biāo)隨著時(shí)間的變化趨勢(shì)以及訓(xùn)...
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從Keras開始掌握深度學(xué)習(xí)-4 通過TensorBoard分析模型 -
從Keras開始掌握深度學(xué)習(xí)-6 如何使用訓(xùn)練好的模型
前言 在使用Keras編程的時(shí)候，我們往往會(huì)將更多的精力放在如何解決實(shí)際的問題上面。由于Keras高層封裝的好處，大部分低級(jí)的錯(cuò)誤都被避免了，對(duì)...
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從Keras開始掌握深度學(xué)習(xí)-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(jìn)行分類的模型準(zhǔn)確度達(dá)到了80%。對(duì)于一個(gè)分類模型來說，80%的準(zhǔn)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(xué)習(xí)-3 實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前言 關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)內(nèi)容可以參考我前面寫的文章：從零開始機(jī)器學(xué)習(xí)-18 CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在了解了卷積網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)-2 準(zhǔn)備你的數(shù)據(jù)集
前言 2013年的時(shí)候，Kaggle發(fā)布了這樣的一個(gè)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(xué)習(xí)-1 環(huán)境搭建與簡單入門什么是Keras，為什么要學(xué)Keras 在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的過程中，有些人用的是MatLab，有些人用的Python。而使用Python的同學(xué)必定也...
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TensorFlow實(shí)戰(zhàn)-1 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為例的入門本文由 沈慶陽 所有,轉(zhuǎn)載請(qǐng)與作者取得聯(lián)系! TensorFlow相關(guān)概念 計(jì)算圖(Graph) 計(jì)算圖是TensorFlow中最基本的一個(gè)概念...
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從零開始機(jī)器學(xué)習(xí)-19 RNN：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本文由 沈慶陽 所有,轉(zhuǎn)載請(qǐng)與作者取得聯(lián)系! 前言 相比于適合單個(gè)對(duì)象的卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CN...
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從零開始機(jī)器學(xué)習(xí)-18 CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本文由 沈慶陽 所有,轉(zhuǎn)載請(qǐng)與作者取得聯(lián)系! 前言 卷積網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用并非始于近期，而早在上世紀(jì)90年代的時(shí)候就已經(jīng)有所應(yīng)用。由于運(yùn)算性能的提升與數(shù)...
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如何用人工智能預(yù)測(cè)股票(完整項(xiàng)目)本文由 沈慶陽 所有,轉(zhuǎn)載請(qǐng)與作者取得聯(lián)系! 前言 十分鐘實(shí)現(xiàn)人工智能股價(jià)預(yù)測(cè)，是一個(gè)深度學(xué)習(xí)的練習(xí)項(xiàng)目。其通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)過去幾年與某只...
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