摘要：一、实验目的 熟悉循环神经网络在文本分析和分类上的应用 二、实验原理或实验内容 从keras的数据集中加载影评数据，注意需要填充（截断）数据，并转成数组的形式。 构建一个神经网络模型，要求使用词嵌入和循环层，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用划分好的测试集的数据验证模型，训练迭代20次。 获取训 阅读全文

摘要：1、将图片数据分为训练集和验证集，训练集中猫和狗各300张图片，验证集中猫和狗各200张图片。 2、构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用验证集的数据验证模型，训练迭代30次，建议使用生成器。 3、获取训练过程中的训练精度、验证精度，并使用matplotlib来绘制精度变化曲线 阅读全文

摘要：主要目的： 从给出的csv文件中加载数据，并划分为训练集和验证集，划分比例为：训练集/验证集=7/3。注意需要做数据的标准化，可使用pandas读取数据，再将dataframe转成numpy数组(to_numpy())，然后打乱数据、再切片、值标准化。 构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据 阅读全文

摘要：1、导入相关库 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import pathlib from tensorflow import keras from keras import layers ImageDataGenerat 阅读全文

摘要：主要目的： 1、从keras的数据集中加载波士顿房价数据，注意需要做数据的标准化。 2、构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用划分好的测试集的数据验证模型，训练迭代100次（不需要K折验证）。 3、获取训练过程中的训练mae值、验证mae值，并使用matplotlib来绘制ma 阅读全文