//2019.07.29-301、Keras是提供一些高度可用神经网络框架的PythonAPI，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是TensorFlow或者Theano。2、Keras被认为是构建神经网络的未来，以下是一些它流行的原因：(1)轻量级和快速开发：Keras的目的是在消除样板代码。几行Ke...

2019-08-27 15:42:00问题描述：循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，有哪些改进方案。问题求解：循环神经网络模型的求解可以采用BPTT（BackPropagationThroughTime，基于时间的反向传播）算法实现，BPTT实际上是反向传播算法的简单变种。如果将循环神经网络按...

2018-12-0716:54:28全连接神经网络之所以不太适合图像识别任务，主要有以下几个方面的问题：参数数量太多考虑一个输入1000*1000像素的图片(一百万像素，现在已经不能算大图了)，输入层有1000*1000=100万节点。假设第一个隐藏层有100个节点(这个数量并不多)，那么仅这一层就有(1000*100...

2017-12-1823:42:33一、什么是深度学习 深度学习（deepneuralnetwork）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。        &nbs...

!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/conversation''''将文本句子分解成单词，并构建词库'''path='/content/gdrive/MyDrive/conversation/'withopen(path+'question.txt','r')asfopen:text_ques...

!pipinstallutils!pipinstallsklearn!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/moviereview'!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/moviereview/good/'!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/mov...

fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/gdrive')!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/dataset'path='/content/gdrive/MyDrive/dataset/text8'withopen(path)asft_:...

importtensorflowastfimportnumpyasnp'''初始化运算图，它包含了上节提到的各个运算单元，它将为W,x,b，h构造运算部件，并将它们连接起来'''graph=tf.Graph()#一次tensorflow代码的运行都要初始化一个sessionsession=tf.InteractiveS...

!pipinstallgym  importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activationfromkeras.modelsimportSequentialf...

fromkeras.layersimportLeakyReLUfromkeras.layersimportBatchNormalizationfromkeras.optimizersimportRMSpropimportmathdefbuild_generator(inputs,image_size):'''生成者网络...

'''加载cifar10图片集并准备将图片进行灰度化'''fromkeras.datasetsimportcifar10defrgb2gray(rgb):#把彩色图转化为灰度图，如果当前像素点为[r,g,b],那么对应的灰度点为0.299*r+0.587*g+0.114*breturnnp.dot(rgb[...,:3...

#为图像像素点增加高斯噪音noise=np.random.normal(loc=0.5,scale=0.5,size=x_train.shape)x_train_noisy=x_train+noisenoise=np.random.normal(loc=0.5,scale=0.5,size=x_test.shape)x...

fromkeras.layersimportDense,Inputfromkeras.layersimportConv2D,Flattenfromkeras.layersimportReshape,Conv2DTransposefromkeras.modelsimportModelfromkeras.datasetsi...

fromkeras.layersimportmodel=Sequential()model.add(embedding_layer)#使用一维卷积网络切割输入数据，参数5表示每各个单词作为切割小段model.add(layers.Conv1D(32,5,activation='relu'))#参数3表示，上层传下来的数...

fromkeras.layersimportLSTMmodel=Sequential()model.add(embedding_layer)model.add(LSTM(32))#当结果是输出多个分类的概率时，用softmax激活函数,它将为30个分类提供不同的可能性概率值model.add(layers.Dense(...