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tensorflow--LTSM,GRU1、LTSM 傳統(tǒng)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)RNN可以通過(guò)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(cè)。但是當(dāng)連續(xù)數(shù)據(jù)的序列變長(zhǎng)時(shí)，會(huì)使展開時(shí)間步長(zhǎng)過(guò)長(zhǎng)，在反向傳播更新參...
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tensorflow--循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN目標(biāo)：用RNN實(shí)現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)（以股票預(yù)測(cè)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(cè)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)...
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tensorflow--經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)：LeNet、AlexNet、VggNet、InceptionNet、ResNet1、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(guò)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)...
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tensorflow--cifar10數(shù)據(jù)集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(cè)試。十分類分別是...
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tensorflow--卷積計(jì)算過(guò)程
1、卷積（Convolutional Neural Networks, CNN）計(jì)算過(guò)程 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)識(shí)別和預(yù)測(cè)都有非常好的效果，但有時(shí)，如...
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tensorflow功能擴(kuò)展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(duì)圖像增加，就...
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tensorflow--Mnist數(shù)據(jù)集Mnist數(shù)據(jù)集一共有7萬(wàn)張圖片： 6萬(wàn)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(wàn)張28*28像素點(diǎn)的0~9手寫數(shù)字圖片和標(biāo)簽...
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tensorflow-Sequential、compile、fit、summary
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...
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tensorflow基礎(chǔ)02--常用函數(shù)
1. 強(qiáng)制tensor轉(zhuǎn)換為該數(shù)據(jù)類型 2. 張量最值計(jì)算 計(jì)算張量維度上的最小值 計(jì)算張量維度上的最大值 運(yùn)行結(jié)果： 3. 張量的軸 axis...