keras构建gru网络 / 张生荣

python神经网络Keras实现GRU及其参数量

目录什么是GRU 1.GRU单元的输入与输出 2.GRU的门结构 3.GRU的参数量计算 a.更新门 b.重置门 c.全部参数量在Keras中实现GRU 实现代码什么是GRU GRU是LSTM的 ...

目录 Keras中构建CNN的重要函数 1.Conv2D 2.MaxPooling2D 3.Flatten 全部代码利用Keras构建完普通BP神经网络后,还要会构建CNN Keras中构建CNN的 ...

首先声明,这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值,而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络,且分支结构相同时,如何使用keras使分支的权重共享. Functional ...

目录 Keras中构建RNN的重要函数 1.SimpleRNN 2.model.train_on_batch Keras中构建RNN的重要函数 1.SimpleRNN SimpleRNN用于在Kera ...

终于构建出了第一个神经网络,Keras真的很方便. 之前不知道Keras这么方便,在构建神经网络的过程中绕了很多弯路,最开始学的TensorFlow,后来才知道Keras. TensorFlow和Ke ...

ShuffleNet是由旷世发表的一个计算效率极高的CNN架构,它是专门为计算能力非常有限的移动设备(例如,10-150 MFLOPs)而设计的.该结构利用组卷积和信道混洗两种新的运算方法,在保证计算 ...

热的东西显然会变凉.房间会会人沮丧地变得凌乱.几乎同样,消息会失真.逆转这些情况的短期策略分别是重新加热. 做卫生和使用 Hopfield 网络.本文向您介绍了三者中的最后一个,它是一个只需要特定的参 ...

在深度学习中,如果我们想获得某一个层上的feature map,就像下面的图这样,怎么做呢? 我们的代码是使用keras写的VGG16网络,网络结构如图: 那么我们随便抽取一层的数据吧,就拿第四层的p ...

tensorflow在1.4版本引入了keras,封装成库.现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中,看到TensorFlow中有Keras库,大喜,故将神经网络定义部分使用Ker ...

前言一.keras提供了三种定义模型的方式 1. 序列式(Sequential) API 序贯(sequential)API允许你为大多数问题逐层堆叠创建模型.虽然说对很多的应用来说,这样的一个手法 ...

Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API.它可用于快速设计原型.高级研究和生产. keras的3个优点: 方便用户使用.模块化和可组合.易于扩展 1.导入tf.keras tenso ...

常用传输方式及其在特定环境下面临的困难我们经常有这样的应用需求:通过网络交换公共数据文件以实现资源共享,同时保护私有数据不被非法访问,并使用简单.直观的方式操作.我们常用的文件传输FTP.Email ...

本文研究的主要是Python使用requests及BeautifulSoup构建一个网络爬虫,具体步骤如下. 功能说明在Python下面可使用requests模块请求某个url获取响应的html文件 ...

前言现有的webapi一般都基于JSON的格式来处理数据,由于JSON是一个文本类的序列化协议所以在性能上自然就相对低效一些.在.net中常用Newtonsoft.Json是最常用的组件,由于提供简 ...

神经网络可以用来模拟回归问题 (regression),实质上是单输入单输出神经网络模型,例如给下面一组数据,用一条线来对数据进行拟合,并可以预测新输入 x 的输出值. 一.详细解读我们通过这个简单 ...

环境:python 3.6 +opencv3+Keras 训练集:MNIST 下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络 from keras.preproc ...

目录 1.基于大滤波器尺寸分解卷积 1.1分解到更小的卷积 1.2. 空间分解为不对称卷积 2. 利用辅助分类器 3.降低特征图大小 Inception-V3模型: 总结: <Rethinkin ...

如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助. 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库. 这个名单并不详尽,它 ...