摘要：
原文链接：http://www.one2know.cn/nlp19/ + 使用IMDB情绪数据来比较CNN和RNN两种方法，预处理与上节相同 输出： + 如何实现 1.预处理 2.LSTM模型的构建和验证 3.模型评估 + 代码 输出： Using TensorFlow backend. x_tra 阅读全文
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原文链接：http://www.one2know.cn/nlp18/ + 准备 Keras的IMDB数据集，包含一个词集和对应的情感标签 输出： + 如何实现 1.预处理，数据整合到一个固定的维度 2.一维CNN模型的构建和验证 3.模型评估 + 代码 输出： Using TensorFlow ba 阅读全文
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引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72982230 之前在博客《keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）》一直在倒腾VGG16的fine tuning，然后因为其 阅读全文
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引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门，表情识别更加。但是表情识别很难，因为人脸的微表情很多，本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 Keras系列： . Keras系列： 1、keras系 阅读全文
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引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档：http://keras cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要 阅读全文
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引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72859145 中文文档：http://keras cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要 阅读全文
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引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档：http://keras cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 阅读全文
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原文链接：http://www.one2know.cn/nlp17/ + 数据集 scikit learn中20个新闻组，总邮件18846，训练集11314，测试集7532，类别20 输出： + 实现步骤 1. 预处理 1）去标点符号 2）分词 3）单词都转化成小写 4）去停用词 5）保留长度至少为 阅读全文
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原文链接：http://www.one2know.cn/nlp16/ + 深度学习中的核心主题是 和`循环神经网络(RNN)` 卷积神经网络 + CNN用于图像处理 卷积： 原始图像 5×5 滤波器 3×3 滤波器以步长大于小于1，到处平移，并与原始图像里的3×3做乘积运算，得到卷积特征/激活映射( 阅读全文
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原文：https://www.cnblogs.com/GeekDanny/p/9655597.html 基础知识: 机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣，同时利用损失函数来提升算法模型． 这个提升的过程就叫做优化(Optimizer) 下面这个内容主 阅读全文