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Keras深度神经网络模型分层分析【输入层、卷积层、池化层】

一.输入层   1.用途     构建深度神经网络输入层,确定输入数据的类型和样式。   2.应用代码     input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1))   3.源码 def ...

AI:拿来主义——预训练网络(一)

我们已经训练过几个神经网络了,识别手写数字,房价预测或者是区分猫和狗,那随之而来就有一个问题,这些训练出的网络怎么用,每个问题我都需要重新去训练网络吗?因为程序员都不太喜欢做重复...

AI:深度学习用于文本处理

同本文一起发布的另外一篇文章中,提到了 BlueDot 公司,这个公司致力于利用人工智能保护全球人民免受传染病的侵害,在本次疫情还没有引起强烈关注时,就提前一周发出预警,一周的时间,多么...

NLP入门(五)用深度学习实现命名实体识别(NER)

前言   在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具——NLTK和Stanford NLP。在本文中,我们将会学习到如何使用深度学习工具来自己一步步地实现N...

AI:是猫还是狗,这是个问题

如果你不喜欢小猫和小狗,你可能不知道他们具体是哪一种品种,但是一般来说,你都能区分出这是猫还是狗,猫和狗的特征还是不一样的,那我们如何用机器学习的方法训练一个网络区分猫狗呢? 我...

Deep learning with Python 学习笔记(4)

<b>本节讲卷积神经网络的可视化</b> <b><i>三种方法</i></b> 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每...

2018/11/18 15:35
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