食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型

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一、介绍 食物识别系统。该项目通过构建包含11种常见食物类别(包括'Bread', 'Dairy product', 'Dessert', 'Egg', 'Fried food', 'Meat', 'Noodles-Pasta', 'Rice', 'Seafood', 'Soup', 'Vegeta...

Python深度学习基于Tensorflow(7)视觉处理基础

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图像的本质是一个矩阵, 矩阵中的一个点就是一个像素,如果像素大小为 1000 × 1000 1000 \times 1000 1000×1000,那么图像原本的宽和高都是1000;同时,为了丰富图像的色彩,加入了通道这一概念,通道一般有三个,由三原色组成:RGB 红色,绿色,蓝色;jpg图像格式就是...

深度学习框架TensorFlow入门

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Python深度学习基于Tensorflow(6)神经网络基础

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万能近似定理(Universal Approximation theorem)是神经网络的重要理论,其说明了多层网络在足够多的神经元的情况下,是可以拟合任何函数的。Understanding the Universal Approximation Theorem – Towards AI 单层神经网...

Python深度学习基于Tensorflow(5)机器学习基础

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机器学习的流程如下所示: 具体又可以分为以下五个步骤: 明确目标:在机器学习项目中,首先需要明确业务目标和机器学习目标。业务目标是指希望机器学习模型能够帮助实现的具体业务需求,例如提高销售额、降低风险等。...

【Python 机器学习专栏】使用 TensorFlow 构建深度学习模型

在当今的人工智能时代,深度学习技术正发挥着越来越重要的作用。TensorFlow 作为一款强大的深度学习框架,为我们构建各种复杂的深度学习模型提供了便利。本文将深入探讨如何使用 TensorFlow 构建深度学习模型。 一、TensorFlow 简介 TensorFlow 是由谷歌开发的一个开源深度...

Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化

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全文链接:https://tecdat.cn/?p=33792 在这篇文章中,我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用,比如在存在异方差性的情况下。 当客户的数据是非线性时...

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=23689  本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大,特别是在保留长期记...

TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集|代码数据分享

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=30305 鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 任务描述 这是机器学习分类问题的“Hello World”示例。它由罗纳德·费舍尔...

Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

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全文链接:http://tecdat.cn/?p=15826  深度学习的预测建模是现代开发人员需要了解的一项技能(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 TensorFlow是Google开发和维护的首要的开源深度学习框架。尽管直接使用TensorFlow可能具有挑战性,但现代的tf....

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=26562 该项目包括: 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow 的 LSTM 模型 由 MSE 衡量的预测准确性 GPU 设置(如果可用) ....

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