鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼', '鲑鱼', '鲢鱼', '鲤鱼', '鲫鱼', '鲳鱼', '鲷鱼', '鲽鱼', '鳊鱼'.....
tensorflow循环神经网络（RNN）文本生成莎士比亚剧集
我们将使用 Andrej Karpathy 在《循环神经网络不合理的有效性》一文中提供的莎士比亚作品数据集。给定此数据中的一个字符序列 （“Shakespear”），训练一个模型以预测该序列的下一个字符（“e”）。通过重复调用该模型，可以生成更长的文本序列。注意：启用 GPU 加速可以更快地执行此笔记本。在 Colab 中依次选择：运行时 > 更改运行时类型 > 硬件加速器 >....
用TensorBoard可视化tensorflow神经网络模型结构与训练过程的方法
本文介绍基于TensorBoard工具，对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化，并对其训练过程中的损失函数（Loss）、精度指标（Metric）等的变化情况加以可视化的方法。 在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator的深度学习回归与分类代码——DNNRegressor（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshi....
基于Python TensorFlow Keras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络
1 写在前面前期一篇详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow 2.0中，新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此，本文结合TensorFlow Keras接口，加以深度学习回归的详细介绍与代码实战....
【Python机器学习】神经网络中全连接层与线性回归的讲解及实战（Tensorflow、MindSpore平台 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~全连接层与线性回归神经网络模型也是参数学习模型，因为对它的学习只是得到神经网络参数的最优值，而神经网络的结构必须事先设计好。如果确实不能通过改进学习过程来达到理想效果，则要重新设计神经网络的结构。层状神经网络的隐层和输出层具有处理信息的能力，它们又可细分为全连接层、卷积层、池化层、LSTM层等等，通过适当排列可以组合成适应不同任务的网络。全连接层是....
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】生成对抗神经网络中DCGAN、CycleGAN网络的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、生成对抗网络简介生成对抗网络(GANs，Generative Adversarial Nets),由Ian Goodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质量的人工数据。GAN的主要思想是通过两个模型的对抗性训练。随着训练过程的推进，生成网络（Generator，G）逐渐变得擅长创建看....
【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1）Adam算法: 基于一阶或二阶动量（Moments）的随机梯度下降算法，动量是非负超参数，主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。此算法适用于数据量和参数规模较大的场合。（2）SGD算法: 动量梯度下降算法。（3）Adagrad算法: 学习率与参数更新频率相关。（4）Adamax算法:Adam算法的扩展型，词嵌入运算有时优于Adam算法。（5）Ftrl....
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...
【tensorflow】连续输入+离散输入的神经网络模型训练代码
离散输入的转化问题 离散输入一般有几种处理方式： 1、如果是数字的话，可以直接输入到模型，或者正则化到[0-1]之间再输入。但是离散的数字往往代表一个实体，比如它可能是id，去当数字输入到模型是不合适的。而且，离散的数据也不一定是数据，更多的是字符串。 2、如果是字符串，可以转化为one-hot编码，但是这样的话，为0的数据占90%以上。 3、所以....
【tensorflow】连续输入的神经网络模型训练代码
全部代码 - 复制即用from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Input, Model, Sequential from keras.layers import Dense, concatenate, Embe....
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