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卷积神经网络概述及python实现

对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络（CNN），方便读者大
【方向】 7年前 3197

神经网络预测股票市场

机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金为了实现最大化利润而通常使用的新的有效策略。作为一个人工智能和金融爱好者，这是一个令人兴奋的消息，因为神经网络结合了我感兴趣的两个领域。本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票(或指数)的价格。这篇文章基于我G
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TensorFlow实现神经网络入门篇

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 如果你一直关注数据科学/机器学习，你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人，而且从竞赛到开源项目，都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到
【方向】 8年前 6299

【深度学习】解析深度神经网络背后的数学原理

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 解析深度网络背后的数学 如今，已有许多像 Keras, TensorFlow, PyTorch 这样高水平的专门的库和框架，我们就不用总担心矩阵的权重太多，
云栖号资讯小哥 5年前 633

Keras 中构建神经网络的 5 个步骤

本文讲的是Keras 中构建神经网络的 5 个步骤， 原文地址：5 Step Life-Cycle for Neural Network Models in Keras 原文作者：Jason Brownlee 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github
玄学酱 8年前 6853

可视化Keras深度学习神经网络模型

为了使开发者更好的理解其开发的神经网络模型，Keras Python深度学习库提供了可视化神经网络模型的工具。这对于产品演示和讲解是非常有用的 在本文，你会学到如何在Keras中总结和可视化深度学习模型。 读完本文后，你将知道： 如何创建你的深度学习模型的文本
【方向】 8年前 5027

PyTorch可视化理解卷积神经网络

        如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
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第7章 使用Keras开发神经网络

第7章 使用Keras开发神经网络 Keras基于Python，开发深度学习模型很容易。Keras将Theano和TensorFlow的数值计算封装好，几句话就可以配置并训练神经网络。本章开始使用Keras开发神经网络。本章将： 将CSV数据读入Keras 用
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