TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。 让我们...
R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。 1 软件包的下载和安装 在这个例子的笔记本中，需要keras R包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包，因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待! 1.1 下载 keras 我们可以通过CRAN调用install...
基于keras平台CNN神经网络模型的服装识别分析
在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。但是，这些数据存在一些问题： 1.太简单了。例如，一个简单的MLP模型可以达到99％的准确度，而一个2层CNN可以达到99％的准确度。 2.它被过度使用。从字面上看，每台机器学习入门文章或图像识别任务都将使用此数据集作为基准。但是，因为获得近乎完美的分类结果非常容易，所以它的实用性会受到打折，并且对于现代机器学习/ ...
【Keras计算机视觉】Faster R-CNN神经网络实现目标检测实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、目标检测的概念目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的....
keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测 完整代码数据
模型结构：图中的输入是矩阵 跟我们的用的时间序列的矩阵是一样的所以看下面的图；数据分析图： 相关性热力图：数据分布图：训练 结果：完整代码：# pip install numpy==1.20.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # import numpy as np import pandas as pd import matplot...
【学习笔记】使用Keras构建CNN网络完成猫狗分类（适合初学者，简单易上手）
【学习笔记】使用Keras构建CNN网络完成猫狗分类（适合初学者，简单易上手）首先准备好猫和狗的图片数据集，在pycharm中新建一个项目cat_dog recognition，把数据集文件放在该文件夹下。训练集和测试集都有猫和狗的图片。1.图像数据预处理、在项目中新建impreprocess.py文件：from keras.preprocessing.image import ImageDat....
Keras之CNN：基于Keras利用cv2建立训练存储卷积神经网络模型(2+1)并调用摄像头进行实时人脸识别
输出结果设计思路核心代码# -*- coding:utf-8 -*-import cv2from train_model import Modelfrom read_data import read_name_listfrom timeit import default_timer as timer ### to calculate FPSclass Camera_reader(ob....
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