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2018年3月28日

摘要：最近没事玩上了destoon，所以就自己花一点时间整理了一下destoon标签，对开发有帮助，本篇文章由博客园-圆柱模板博主整理发布 1.全局标签 2.连接地址 3.扩展功能等 4.首页调用首页调新闻栏目（14为栏目ID）阅读全文

posted @ 2018-03-28 10:42 圆柱模板阅读(2447) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! Keras泛型模型接口是：用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径适用于实现：全连接网络和多输入多输出模型多输入多输出，官方例子给出：预测一条新闻的点赞转发数，主要输入是新闻本身，还可以加入额外输入阅读全文

posted @ 2018-03-28 00:06 圆柱模板阅读(207) 评论(0) 推荐(0)

keras模块学习之Sequential模型学习笔记

摘要：本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! Sequential是多个网络层的线性堆叠可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型：也可以通过.add()方法一个个的将layer加入模型中：还可以通过merge将两个Sequential模型阅读全文

posted @ 2018-03-28 00:03 圆柱模板阅读(840) 评论(0) 推荐(0)

2018年3月27日

keras模块学习之model层【重点学习】

摘要：本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! model层是keras模块最重要的一个层，所以单独做下笔记，这块比较难理解，本博主自己还在学习这块，还在迷糊中。 model的方法： model.summary() ：打印出模型概况 model.get_config() ：返回阅读全文

posted @ 2018-03-27 23:59 圆柱模板阅读(2213) 评论(0) 推荐(0)

keras模块学习之层（layer）的使用-笔记

摘要：本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! keras的层主要包括：常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（ Embedding）、高级激活层、规范层、噪声层、包装层，当然也可以编阅读全文

posted @ 2018-03-27 23:54 圆柱模板阅读(3336) 评论(0) 推荐(0)

keras模块学习之-参数初始化与对象调用-笔记

摘要：本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! 参数初始化（Initializations）这个模块的作用是在添加layer时调用init进行这一层的权重初始化，有两种初始化方法，以下为样例：可以选择的初始化方法有： uniform、lecun_uniform、normal、阅读全文

posted @ 2018-03-27 23:50 圆柱模板阅读(4643) 评论(1) 推荐(0)

keras模块学习之-激活函数（activations）--笔记

摘要：本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! 每一个神经网络层都需要一个激活函数，例如一下样例代码：可以选择的激活函数有： linear、sigmoid、hard_sigmoid、tanh、softplus、relu、 softplus，softmax、softsign 还有阅读全文

posted @ 2018-03-27 23:45 圆柱模板阅读(2482) 评论(0) 推荐(0)

keras模块学习之-目标函数（objectives）笔记

摘要：本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! 目标函数又称损失函数（loss），目的是计算神经网络的输出与样本标记的差的一种方法，如： mean_squared_error就是损失函数的名称可以选择的损失函数有： mean_squared_error，mean_absolut 阅读全文

posted @ 2018-03-27 23:44 圆柱模板阅读(745) 评论(0) 推荐(0)

keras模块之-优化器（optimizers）--笔记

摘要：本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! 优化器是调整每个节点权重的方法，如：可以看到优化器在模型编译前定义，作为编译时的两个参数之一代码中的sgd是随机梯度下降算法 lr表示学习速率 momentum表示动量项 decay是学习速率的衰减系数(每个epoch衰减一次) 阅读全文

posted @ 2018-03-27 23:41 圆柱模板阅读(1827) 评论(0) 推荐(0)

Keras神经网络data generators解决数据内存

摘要：在使用kears训练model的时候，一般会将所有的训练数据加载到内存中，然后喂给网络，但当内存有限，且数据量过大时，此方法则不再可用。此博客，将介绍如何在多核（多线程）上实时的生成数据，并立即的送入到模型当中训练。本篇文章由圆柱模板博主发布。先看一下还未改进的版本：下面的结构将改变一次性载入阅读全文

posted @ 2018-03-27 23:35 圆柱模板阅读(1589) 评论(0) 推荐(0)

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