摘要:【火炉炼AI】深度学习010 Keras微调提升性能(多分类问题) (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 前面的文章(
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摘要:【火炉炼AI】深度学习009 用Keras迁移学习提升性能(多分类问题) (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 本文是
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摘要:【火炉炼AI】深度学习008 Keras解决多分类问题 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 在我前面的文章 "【火炉
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摘要:【火炉炼AI】深度学习007 Keras微调进一步提升性能 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 本文使用微调(Fin
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摘要:【火炉炼AI】深度学习006 移花接木 用Keras迁移学习提升性能 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 上一篇文章
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摘要:【火炉炼AI】深度学习005 简单几行Keras代码解决二分类问题 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 很多文章和教
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摘要:【火炉炼AI】深度学习004 Elman循环神经网络 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2 ) Elman神经网络是最早的循环神经网络,由Elman于1990年提出,又称为SRN(S
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摘要:【火炉炼AI】深度学习003 构建并训练深度神经网络模型 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 前面我们讲解过单层神经网络模型,发现它结构简单,难以解决一些实际的比较复杂的问题,
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摘要:【火炉炼AI】深度学习002 构建并训练单层神经网络模型 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 前面我们介绍了神经网络的基本结构单元 感知器,现在我们再升一级,看看神经网络的基本
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摘要:【火炉炼AI】深度学习001 神经网络的基本单元 感知器 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 在人工智能领域,深度学习已经脱颖而出,越来越成为大型复杂问题的首选解决方案。深度学
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摘要:【火炉炼AI】机器学习055 使用LBP直方图建立人脸识别器 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 在我前面的博文 "【火炉炼AI】机器学习052 OpenCV构建人脸鼻子眼睛检
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