”从零开始学keras“ 的搜索结果

     本节你会构建一个网络，将路透社新闻划分为 46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以更具体地说，这是单标签、多...

     生成对抗网络主要分为生成器网络和判别器网络。...本节将会介绍如何用 Keras 来实现形式最简单的 GAN。GAN 属于高级应用，所以本书不会深入介绍其技术细节。我们具体实现的是一个深度卷积生成式对抗网络（D...

     在预测电影评论、主题分类和房价回归中，模型在留出验证数据上的性能总是在几轮后达到最高点，然后开始下降。也就是说，模型很快就在训练数据上开始过拟合。过拟合存在于所有机器学习问题中。学会如何处理过拟合对...

     下面用 Keras 来实现这些想法。首先需要可用于学习语言模型的大量文本数据。我们可以使用任意足够大的一个或多个文本文件——维基百科、《指环王》等。本例将使用尼采的一些作品，他是 19 世纪末期的德国哲学家，...

     前面讲的都是分类问题，其目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成...

     使用很少的数据来训练一个图像分类模型，这是很常见的情况，如果你要从事计算机视觉方面的职业，很可能会在实践中遇到这种情况。“很少的”样本可能是几百张图像，也可能是几万张图像。来看一个实例，我们将重点讨论...

     神经风格迁移由 Leon Gatys 等人于 2015 年夏天提出。自首次提出以来，神经风格迁移算法已经做了许多改进，并衍生出许多变体，而且还成功转化成许多智能手机图片应用。 神经风格迁移是指将参考图像的风格应用于目标...

     卷积神经网络简介 我们将深入讲解卷积神经网络的原理，以及它在计算机视觉任务上为什么如此成功。但在此之前，我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，即使用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类，这个任务我们在第 ...

     二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。在这个例子中，你将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。 本博客使用 IMDB 数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。...

     如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同...

     自编码器由 Kingma 和 Welling 于 2013 年 12 月 a 与 Rezende、Mohamed 和 Wierstra 于 2014 年 1 月 同时发现，它是一种生成式模型，特别适用于利用概念向量进行图像编辑的任务。它是 一种现代化的自编码器，将...

     一、初识神经网络 我们来看一个具体的神经网络示例，使用 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类。如果你 没用过 Keras 或类似的库，可能无法立刻搞...下面我们要开始了。 我们这里要解决的问题是，将手写数字的灰...

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