Keras入门

最新推荐文章于 2025-08-23 11:23:17 发布
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文章标签： 人工智能
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TensorFlow和Keras入门教程
Science prince的博客
08-26 743
本章关于带您入门TensorFlow和keras。
Keras入门教程 —— 6.Keras 预训练模型应用
Xiao_Ya__的博客
06-19 689
Keras入门教程 —— 6.Keras 预训练模型应用
Keras入门教程 ——1.线性回归建模（快速入门）
Xiao_Ya__的博客
06-19 713
Keras入门教程 —— 1.线性回归建模（快速入门）
keras入门教程
文鸿开源工作室
01-09 1773
线性回归非线性模型MNIST手写数字识别改进欠拟合，过拟合early stopDropout正则化梯度下降批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降其他找寻最低点的方法卷积神经网络RNN模型的保存和载入保存模型载入模型绘制神经网络的结构 几个keras学习的网址： 1.kears官网 2.kears入门指南 我看的是AI MOOC的视频来学习kears框架。 3.keras入门视频链接 入门版视频代码链接 直接看代码是最快的入门方式，这个操作和sklearn机器学习算法基本思想还是一样的。 我觉得keras最大
keras入门操作
SWZ156的博客
06-27 678
keras入门操作介绍
Keras入门教程 —— 5.使用LSTM RNN 进行时间序列预测
Xiao_Ya__的博客
06-19 1204
Keras入门教程 —— 5.使用LSTM RNN 进行时间序列预测
keras 入门教程
ilikecarrots的博客
12-09 1955
from gpt
Keras快速入门
qq_44940645的博客
09-15 747
学习Keras的记录
keras入门学习
qxf1374268的博客
05-12 620
最近业务上需要用到机器学习和深度学习的知识，最近也在不断的学习新知识，所以把自己最近用到一些基础知识和体会来记录一下 先按照我自己的理解说几个名词，机器学习，神经网络，深度学习 机器学习：让机器模拟人类的行为去学习一些东西，然后按照人类的逻辑去判断出一个结果或者给出一个结论 神经网络：就像人的神经网络，四通八达，然后有好多层，但是在深度学习里面的神经网络，就是一个数学模型而已 深度学习：算是机器学习的一个分支，这块其实我也没整太明白，所以最近也在不断的学习，就目前来说，我感觉就是利用神经网络来进行学习和.
keras入门手册
12-14
Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快 速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求...
深度学习：Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)
01-26
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中用于图像处理和计算机视觉任务的重要模型。Keras是一个高级神经网络API，可以方便地构建和...Keras提供的API使得构建和训练这些网络变得相对简单，适合初学者快速入门深度学习。
keras入门1
08-08
在本文中，我们将探讨如何使用Keras库来构建神经网络，这是一个高级深度学习框架，能够方便地搭建和训练模型。Keras简化了神经网络的编程，使得初学者也能快速上手。我们将重点介绍Keras中的核心概念，如序列模型、...
XR（AR/VR/MR）芯片方案，Soc VS “MCU+协处理器”？
houdou112358的博客
08-20 984
本文分析了当前VR/AR/MR设备的主流芯片方案，主要分为SoC（系统级芯片）和MCU+协处理器两种架构。高端VR/MR设备普遍采用高通XR系列或苹果M系列等高性能SoC，而轻量级AR/AI眼镜则多使用低功耗SoC或MCU+AI协处理器方案。文章详细比较了不同设备类型的芯片需求，并介绍了高通、苹果、联发科等主要芯片厂商的XR产品线及其特点，最后总结了不同应用场景下的最佳芯片选择方案。
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）
2501_91641025的博客
08-20 1136
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种改进结构，由 Cho 等人在 2014 年提出。它和 LSTM 一样，旨在解决RNN 的梯度消失和梯度爆炸问题，同时能够建模长距离依赖信息。与 LSTM 相比，GRU 结构更简洁，参数更少，计算效率更高。GRU 是 LSTM 的简化版，在很多任务上能取得相似甚至更好的效果。优点：计算效率高、参数量少、适合大规模训练。缺点：缺少独立记忆单元，在极长序列任务中可能稍逊于 LSTM。在实际应用中，
Huggingface-Qwen2源码解读
Jeremy程序员
08-19 2017
本文记录了基于HuggingFace Transformers最新master分支对Qwen2模型的学习过程。主要内容包括：1) 开发环境搭建（Python 3.11、PyTorch CPU版）；2) 模型测试代码实现，通过调参创建轻量级配置；3) 核心架构分析，包括分词编码、DecoderLayer处理流程（RMSNorm归一化、自注意力机制、前馈网络）和分组查询注意力机制；4) Qwen2的三大优化点：RMSNorm计算优化、RoPE位置编码和GQA注意力机制；5) 开发中遇到的版本依赖问题及解决方法。
【无标题】
As3310010的博客
08-20 793
从基础功能到自主决策：Agent 开发进阶之路
Agentic AI 知识框架整理
最新发布
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
08-23 495
其战略价值在于将人类从复杂的、多步骤的认知劳动中解放出来，极大提升知识工作的效率与创新上限，是迈向通用人工智能（AGI）的核心路径。它不再是“你问我答”的聊天机器人，而是能。Agentic AI 的发展正遵循典型的。Agentic AI 的终极目标是创建能。
【笔记】动手学Ollama 第七章 搭建本地RAG
ReedFoley的博客
08-22 939
正文详见：7.3 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用。
Python深度学习实战：使用Keras入门
《Deep Learning with Python》是一本由Keras的创始人弗朗索瓦·肖莱特编撰的专业书籍，它深入浅出地介绍了深度学习的基本概念和技术，特别适合那些希望理解和实践这一领域的读者。该书不仅涵盖了深度学习的核心理论...
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