- 从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测，最终实现医学命名实体识别实验。这篇文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN，这篇文章将以代码为主，让读者直观感受深度神经网络，希望对您有所帮助~ 从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测，最终实现医学命名实体识别实验。这篇文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN，这篇文章将以代码为主，让读者直观感受深度神经网络，希望对您有所帮助~
- 这篇文章简单讲解易学智能GPU搭建Keras环境的过程，并实现了LSTM文本分类的实验，本来想写Google Colab免费云，但看知乎评价也不太好（梯子常断网、时间限制、数据量小）。因此，选择一个评价较好的平台供大家学习（6块一小时），也希望大家推荐更好的平台，百度飞浆后续准备也学习下，希望这篇文章能解决自身电脑配置不足，需要GPU运行模型且服务器价格又不是太高的同学，加油！ 这篇文章简单讲解易学智能GPU搭建Keras环境的过程，并实现了LSTM文本分类的实验，本来想写Google Colab免费云，但看知乎评价也不太好（梯子常断网、时间限制、数据量小）。因此，选择一个评价较好的平台供大家学习（6块一小时），也希望大家推荐更好的平台，百度飞浆后续准备也学习下，希望这篇文章能解决自身电脑配置不足，需要GPU运行模型且服务器价格又不是太高的同学，加油！
- 前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章，希望对您有所帮助！ 前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章，希望对您有所帮助！
- 前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习，主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章，希望对您有所帮助！ 前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习，主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
- @Author：Runsen多层感知机（MLP）有着非常悠久的历史，多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法 MLP基础知识目的：创建用于简单回归/分类任务的常规神经网络（即多层感知器）和Keras MLP结构每个MLP模型由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层组成每层神经元的数目不受限制具有一个隐藏层的MLP- 输入神经元数：3- 隐藏神经元数：4- 输出神经元数：2 回归任务... @Author：Runsen多层感知机（MLP）有着非常悠久的历史，多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法 MLP基础知识目的：创建用于简单回归/分类任务的常规神经网络（即多层感知器）和Keras MLP结构每个MLP模型由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层组成每层神经元的数目不受限制具有一个隐藏层的MLP- 输入神经元数：3- 隐藏神经元数：4- 输出神经元数：2 回归任务...
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- @toc 1、keras介绍 tf.keras 是 tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网 络模型，keras 为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习 框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的 API，能够极大地减少一般 应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性。 文档地址：https://tensorflow.google.cn/... @toc 1、keras介绍 tf.keras 是 tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网 络模型，keras 为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习 框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的 API，能够极大地减少一般 应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性。 文档地址：https://tensorflow.google.cn/...
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