keras卷积层用法API

Keras卷积层API介绍
最新推荐文章于 2024-05-24 09:30:06 发布
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原文链接：https://keras.io/api/layers/convolution_layers/

博客给出了Keras卷积层API的链接https://keras.io/api/layers/convolution_layers/ ，涉及Keras框架中卷积层相关信息技术内容。
Keras深度学习库用法示例——Keras框架基本使用
AI天才研究院
08-01 2555
1990年以来，深度学习得到了越来越多的关注。随着数据量、计算性能、机器学习模型复杂度等的提升，深度学习领域也逐渐变得火热起来。目前深度学习框架很多，比如TensorFlow、Caffe、Torch、PaddlePaddle等。而近几年比较流行的深度学习框架就是由Google开源的Keras。2017年6月，Keras正式发布1.0版本，是第一个稳定的版本，支持Python 2.7 和 Python 3.6+，具有易于上手、快速开发、可扩展性强、模型模块化等特点。
一文掌握Keras的高级API用法：通过精心设计的样例教程，系统性地学习Keras中常用的高级API接口，加速
AI天才研究院
08-20 819
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 深度学习(Deep Learning)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，是当下最热门的机器学习技术。Keras是一个用Python语言编写的高级神经网络 API，能够帮助用户快速搭建、训练并部署基于CNN的深度学
【小白学PyTorch】21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则
忽逢桃林的博客
10-10 298
【新闻】：机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立，目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑答疑解惑的总群，欢迎大家加炼丹兄为好友，加入炼丹协会。微信：cyx645016617. 参考目录： 文章目录1 Keras卷积层1.1 Conv2D1.2 SeparableConv2D1.3 Conv2DTranspose1.3.1 去卷积的例子11.3.2 去卷积的例子22 Keras参数初始化2.1 正态分布2.2 均匀分布2.3 截尾正态分布2.4 常数2.5 Xavier/
用TensorFlow可视化卷积层的方法
omnispace的博客
12-21 1万+
深度学习中对于卷积层的可视化可以帮助理解卷积层的工作原理与训练状态，然而卷积层可视化的方法不只一种。最简单的方法即直接输出卷积核和卷积后的filter通道，成为图片。然而也有一些方法试图通过反卷积（转置卷积）了解卷积层究竟看到了什么。 在TensorFlow中，即使是最简单的直接输出卷积层的方法，网上的讲解也参差不齐，David 9 今天要把可运行的方法告诉大家，以免大家受到误导。 废
玩转TensorFlow 2（2020年全新90分钟精编版）
12-24
【2019年好评如潮的《玩转TensorFlow 2》重磅更新】2020年1月发布【TensorFlow 2.1】，进一步增强了Keras API。本课程带您全面了解TensorFlow API，掌握【Keras API】用法，并通过丰富的【实战案例】示范TensorFlow在【CV】、【NLP】等领域的应用。
【TensorFlow-windows】keras接口——卷积手写数字识别，模型保存和调用
风翼冰舟的博客
12-14 2733
前言 上一节学习了以TensorFlow为底端的keras接口最简单的使用，这里就继续学习怎么写卷积分类模型和各种保存方法(仅保存权重、权重和网络结构同时保存) 国际惯例，参考博客： 官方教程 【注】其实不用看博客，直接翻到文末看我的colab就行，里面涵盖了学习方法，包括自己的出错内容和一些简单笔记，下面为了展示方便，每次都重新定义了网络结构，对Python熟悉的大佬可以直接def create...
卷积神经网络各层分析
热门推荐
glory_lee的博客
09-08 11万+
在前面的文章中，我们介绍了全连接神经网络，以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字，然而，这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。说卷积神经网络是最重要的一种神经网络也不为过，它在最近几年大放异彩，几乎所有图像、语音识别领域的重要突破都是卷积
TensorFlow Keras API用法
吴建明wujianming_110117
02-05 471
TensorFlow Keras API用法 Keras 是与 TensorFlow 一起使用的更高级别的作为后端的 API。添加层就像添加一行代码一样简单。在模型架构之后，使用一行代码，可以编译和拟合模型，可以用于预测。变量声明、占位符甚至会话都由 API 管理。 具体做法 定义模型的类型。Keras 提供了两种类型的模型：序列和模型类 API。Keras 提供各种类型的神经网络层： 在 model.add() 的帮助下将层添加到模型中。依照 Keras 文档描述，Keras 提供全连接层的选项
Keras深度学习框架基础第一讲：模型(model)相关API(1)
MUKAMO的博客
05-24 1497
Keras的`models`类是构建和训练深度学习模型的核心。它支持`Sequential`和函数式API两种模型类型，满足简单到复杂的网络结构需求。主要方法包括`compile`（配置训练）、`fit`（训练）、`evaluate`（评估）、`predict`（预测）等。通过选择合适的优化器、损失函数和评估指标，可以高效训练模型。模型训练完成后，可以使用`save`和`load_model`进行保存和加载。此外，`models`类还支持回调、模型可视化和部署等功能，为深度学习应用提供了全面的支持。
Keras（四）——Model类模型（函数式API）
Like_Frost 的博客
11-27 1221
函数式API Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层模型的方法） 全连接网络 网络层的实例是可调用的，它以张量为参数，并返回一个张量 输入和输出均为张量，他们都可以用来定义一个模型（Model） 这样的模型和 Keras 的模型相同，都可以被训练 from keras.layers import Input, Dense from keras.models...
Keras API
Thinking_boy1992的博客
12-04 4207
Keras功能API是定义复杂模型的一个途径，例如多输出模型、有向非循环图，具有共性层的模型。 示例一： fully connected network Sequential 模型可能是一个更好的选择来实现一个这样的网络，但是从简单的开始更有帮助； 一个层实例是可调用的，它返回一个向量； 输入向量和输出向量能够用来定义一个模型； 如此的模型能够被训练，就像Keras模型
keras API: 一维卷积和二维卷积
wxgaws的博客
10-22 693
channel方向的计算规则？
Keras笔记【7】卷积层（Convolutional Layers)
shentanyue的博客
10-18 6721
卷积层 Conv1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initialize...
Keras实现卷积神经网络
机器会学习的博客
08-22 1万+
在安装过Tensorflow后，在在安装Keras默认将TF作为后端，Keras实现卷积网络的代码十分简洁，而且keras中的callback类提供对模型训练过程中变量的检测方法，能够根据检测变量的情况及时的调整模型的学习效率和一些参数． 下面的例子，MNIST数据作为测试import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot
Keras 搭建模型常用API函数汇总
qq_42805483的博客
08-05 1052
这篇博客主要记录Keras中搭建模型常用的API函数，和一个综合的例子，方便之后的学习和使用。 参考内容：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/， https://keras.io/zh 1.卷积层，包含一维卷积层、二维卷积层、二维图像裁剪层、二维图像边界填充层等 2.池化层，包括二维平均池化、二维最大池化和二维全局平均池化、二维全局最大池化等 3.常用层，包括激活函数层、展开层、全连接层、reshape层、dropout层，Lambda层
kears 卷积层
qq_37879432的博客
11-03 1033
卷积操作分为一维卷积（时域卷积），二维卷积(空域卷积)和三维卷积() Conv1D,Conv2D,Conv3D 选项的参数基本相同 x = Conv2D(32, (3,3), strides=(1,1), padding='same', name='conv_1', use_bias=False)(input_image) 32 filter：卷积核输出的维度。要求是整数 (3
keras:tensor从全连接层输出到卷积层
weixin_43790560的博客
06-27 3330
一. tensor从卷积层输出到全连接层 用过keras的都知道，想从卷积层输出tensor到全连接层，只需加一层： model.add(Flatten()) shape就不会出现错误。 二. 但是如果从全连接层输出tensor到卷积层呢，这两天都在弄这个，shape的问题要特别注意，我现在数据的形式是10000行，6000列的数据。要输入到全连接层中，经过两层全连接层，再输出到卷积层。代码如下...
BP神经网络+PID控制Simulink仿真
最新发布
11-26
提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
sketch_nov26a_anjian.zip
11-26
sketch_nov26a_anjian.zip
Keras 2.0 中文教程：深度学习API概览
网络层部分详述了各种层的用法，包括核心层、卷积层、池化层、循环层、嵌入层以及融合层等。数据预处理部分涵盖序列、文本和图像的预处理技术。 此外，文档还涉及网络配置，如损失函数、优化器、激活函数、性能评估...
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