摘要：
原文链接：http://www.one2know.cn/keras8/ 一、网络层 keras的层主要包括： 常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（ Embedding）、高级激活层、规范层、噪声层、包装 阅读全文
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原文链接：http://www.one2know.cn/nlp24/ + 准备 数据集：AIML数据集 下载数据集并用Notepad++打开，复制到txt文件中方便打开 + 代码实现 数据很少，训练轮次不多，结果不好，仅当示例 阅读全文
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原文链接：http://www.one2know.cn/nlp23/ + N元模型 预测要输入的连续词，比如 如果抽取两个连续的词汇，则称之为二元模型 + 准备工作 数据集使用 Alice in Wonderland 将初始数据提取N grams 输出： + 如何实现 1.预处理：词转换为词向量 2 阅读全文
摘要：
原文链接：http://www.one2know.cn/nlp22/ + 预处理 数据集使用Facebook上的BABI数据集 将文件提取成可训练的数据集，包括：文章 问题 答案 输出： + 如何实现 1.预处理：创建字典并将文章，问题和答案映射到词表，进一步映射成向量形式 2.模型创建和验证：训练 阅读全文
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原文链接：http://www.one2know.cn/nlp21/ 根据已有文本LSTM自动生成文本 + 原理 与股票预测类似，用前面的n个字符预测下一个字符 https://www.cnblogs.com/peng8098/p/keras_5.html + 代码 输出： 阅读全文