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tensorflow--LTSM,GRU1、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，在反向传播更新参数时，梯度要按照时间步连续相乘...
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tensorflow--循环神经网络RNN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，循环层提取时间信息。 循环核具有记忆力，通...
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tensorflow--经典网络：LeNet、AlexNet、VggNet、InceptionNet、ResNet1、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。 在统计卷积神经网络层数时，一般只统计卷积计算层...
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tensorflow--cifar10数据集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： 导入数据集： 搭建一个一层...
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tensorflow--卷积计算过程
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Mnist数据集中，输入是一幅...
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tensorflow功能扩展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，就是对图像进行简单形变，用来应对...
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tensorflow--Mnist数据集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，用于测试 运行结果： 图片如...
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tensorflow-Sequential、compile、fit、summary
1. tf.keras.models.Sequential([网络结构]) # 描述各层网络 Sequentail()可以认为是个容器，这个容器里封装了一个神经网络结构。在...
