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鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 [實戰系列] 使用 Keras 搭建一個 LSTM 魔法陣(模型)

[魔法陣系列] Recurrent Neural Network(RNN)之術式解析 中介紹了: Simple RNN LSTM GRU 本篇文章要帶各位見...

鐵人賽 AI & Data DAY 13

技術 [實戰系列] 使用 Keras 搭建一個 CNN 魔法陣(模型)

[魔法陣系列] Convolutional Neural Network(CNN)之術式解析 中提到 CNN 由下列所組成: Convolution Oper...

技術 【Ubuntu】在Ubuntu16.04上安裝Tensorflow

Anaconda+Tensorflow+keras 硬體環境 OS: Ubuntu16.04 CPU: I7 8700k GPU: 1080ti 下載並安裝 A...

技術 Day22 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班),Python程式設計

今天教學os模組 import os filename = 'text.txt' if os.path.exists(filename): os.rem...

技術 Day26 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班),Tensorflow.keras & Pytorch

上午: Python機器學習套件與資料分析 挑幾個不錯的片段分享 # 儲存每個epoch的weights from tensorflow.keras.call...

技術 Day24 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班),Python程式設計 & Pytorch

上午: Python程式設計 今日教學keras使用內建mnist dataset練習 from tensorflow.keras.datasets impor...

技術 Day31 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班),tf.keras & Pytorch

早上: Python機器學習套件與資料分析 今天也是練習CNN import os import cv2 parent_directory = './Afri...

鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 一、用skeleton code解釋tensorflow model程式執行方式(tf.keras) ep.5:解釋train.py

文章說明 文章分段 文章說明 簡介datasets 描述模型訓練的流程 程式架構:上程式的虛擬碼,預告要寫的檔案、功能有哪些 主程式的實際撰寫,註明程式開始不...

技術 Day25 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班),Python程式設計

建立網路的其他寫法 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.l...

技術 Day29 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班),Tensorflow.keras & Pytorch

上午: Python機器學習套件與資料分析 使用tensorflow.keras 測試不同optimizer、batzh_size影響的數據結果 optimiz...

技術 Day30 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班),Tensorflow.keras

今日教學CNN 了解捲積層、池化層、平坦層、丟棄層各層相關係數的設定影響 捲基層: 積層是一組平行的特徵圖(feature map),它通過在輸入圖像上滑...

技術 Day32 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班),tf.keras

今日練習內容為建構CNN模型來分類鳥類圖片,最後講解一些架構的演進 # Load Data & Prepare X, y import cv2 imp...

技術 模型初始化方法問題

在建立模型中有一項權重初始化方法,我看過有人這樣寫kernel_initializer='normal',但我找不到normal是怎樣的初始化方法,求解?

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 [Day 17] 我的資料哪有這麼平衡!第二季 (class weights)

前言 走過了資料分析、演算法選擇後, 我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Now) 學習率的設定(Not yet) 訓練輪數(Not yet)...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 Day04- 深度學習在基因體學的建模架構01

上一篇我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 Day03- 基因醫學的數據問題介紹了基因醫學中的數據問題,實際上面對DNA的序列ATCG,我們是在想什麼問...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 [Day 22] 卷積類明星模型大亂鬥 ! EFN特別版

1. 回顧 下列是過去十天我用各種技巧訓練的模型, 只要該技巧對 val acc 或 val loss 有勝過 EFN_base, 那我就會將其納入最後的模型實...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 [Day 09] 從 tensorflow.keras 開始的 VGG Net 生活 (第二季)

2. VGG 實作(tensorflow) 2.1 南無觀世"import"啥? import itertools from sklearn...

鐵人賽 AI & Data DAY 11

技術 [Day 11] 從零開始的 DenseNet 生活

0. 進度條 模型 進度 VGG Net (完成) ResNet (完成) DensNet (此篇) MobileNet (未完成)...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 [Day 21] 媽! Keras 和 TensorFlow 在亂存模型啦! ( TFLite 輕量模型)

前言 受惠於深度學習框架的多元性,開發者可以選自己喜歡的框架, 像是: Theano、Caffe、ONNX、Keras、Tensorflow、Pytorch、D...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 [Day 08] 從 tensorflow.keras 開始的 VGG Net 生活 (第一季)

-1. 序 OK,資料分析做完了, 現在要進入演算法的部分, 我們未來幾天將從經典卷積神經網路架構中, 尋找適合FER2013資料集的演算法。 最後經由實驗挑出...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 [Day 15] 卷積類明星模型大亂鬥

前言 前幾天我介紹許多經典卷積神經網路架構, 也順便等我的模型們都訓練完成。 我總共訓練了9種模型, 分別是VGG16, ResNet, ResNetv2, D...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 [Day 20] 兩段式訓練比兩段式左轉更安全 (遷移學習技巧)

前言 走過了資料分析、演算法選擇後, 我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(Done) 訓練輪數(Nice to ha...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 [Day 19] 還是學不會,再縮小一點 ~ (學習率衰減)

前言 走過了資料分析、演算法選擇後, 我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(Now) 訓練輪數(To do) 模型深度...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 [神經機器翻譯理論與實作] 你只需要專注力(III): 建立更專注的seq2seq模型(續曲)

前言 今天我們將稍微講述 Luong 全域注意力機制的原理,並繼續用 Keras 來架構附帶注意力機制的 seq2seq 神經網絡。 Luong Attenti...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 DAY22 類神經網路之架設與訓練

前面我們介紹了影像辨識的資料前處理方法,今天就要開始教大家架設一個神經網路,並將資料丟入來看看實際的效果,還不了解神經網路的運作概念可以先參考DAY19喔~...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 [Day 18] 我會把我的over fitting,drop好drop滿

前言 走過了資料分析、演算法選擇後, 我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(To do) 訓練輪數(To do) 模型...