Keras之MLPR：利用MLPR算法(1to1+【Input(1)→8(relu)→O(mse)】)实现根据历史航空旅客数量数据集(时间序列数据)预测下月乘客数量问题 / 开普饭

这是给大家准备的Keras速成例子杨照璐计算机视觉.深度学习方向从业者作者 | 杨照璐(微信号lwyzl0821) 编辑 | 言有三这一次我们讲讲keras这个简单.流行的深度学习框架,一个图 ...

公众号后台回复"python",立刻领取100本机器学习必备Python电子书 GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文< ...

重磅干货,第一时间送达创建用于室内和室外火灾检测的定制InceptionV3和CNN架构. 创建定制的CNN架构 import tensorflow as tfimport keras_prepro ...

TensorFlow2.0 Alpha版已经发布,在2.0中最重要的API或者说到处都出现的API是谁,那无疑是Keras.因此用过2.0的人都会吐槽全世界都是Keras.今天我们就来说说Keras这 ...

数据与智能 226篇原创内容公众号来源 | Natural Language Processing with PyTorch 作者 | Rao,McMahan 译者 | Liangchu 校对 ...

Keras之MLPR:利用MLPR算法(3to1[窗口法]+[Input(3)→(12+8)(relu)→O(mse)])实现根据历史航空旅客数量数据集(时间序列数据)预测下月乘客数量问题输出结果 ...

Keras之DNN:利用DNN算法[Input(8)→12+8(relu)→O(sigmoid)]利用糖尿病数据集训练.评估模型(利用糖尿病数据集中的八个参数特征预测一个0或1结果) 输出结果设计思 ...

ML之SVM:利用SVM算法(超参数组合进行单线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测.评估输出结果 Fitting 3 folds for each of 12 candid ...

ML之SVM:利用SVM算法(超参数组合进行多线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测.评估输出结果 Fitting 3 folds for each of 12 candid ...

Keras之MLP:利用MLP[Input(8)→(12)(relu)→O(sigmoid+二元交叉)]模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征实现二分类预测输出结果实现代码 # load ...

DL之CNN:基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别-预测过程输出结果 1.五张图片进行测试,并输出测试结 ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果 1.10.0 Size of: - Trai ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果下边两张图对应查看,可知,数字0有965个是 ...

DL之LSTM:基于<wonderland爱丽丝梦游仙境记>小说数据集利用LSTM算法(层加深,基于keras)对单个character字符预测基于<wonderland爱丽丝梦游 ...

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