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  使用2D卷积技术进行时间序列预测

  本文将展示一种新的时间序列预测方法。目标数据集在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息：你需要知道的是，这些数据是来自能源网络的各种读数。我们的目标是利用这些数据点预测电网的实时能...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 0 ℃
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  让卷积神经网络来辨识马和人

  上一篇：《设计卷积神经网络CNN为什么不是编程？》序言：我们已经踏入了设计人工智能（AI）模型的大门，有一个重要概念请大家务必记住：人工智能模型=架构+特征。任何一个AI模型都是先设计出架构，再通过数据训练获得特征。整合了特征的架构...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 0 ℃
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  Keras中最常用的函数式API(非常好)

  众所周知，利用Keras-Python库可以快速、轻松地创建属于自己的深度学习的模型，今天我们就来介绍一些我们常用的API函数。序贯模型（Sequential）API允许你为大多数问题逐层的创建模型。它的局限性在于它不允许你创建共享层或者是...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 1 ℃
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  深度学习项目示例 使用自编码器进行模糊图像修复

  图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片，我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片，或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影，只能选择使用深度学习技术对图...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 1 ℃
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  深入学习Keras中Sequential模型及方法

  Sequential序贯模型　　序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。　　Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 0 ℃
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  如何使用Keras实现GAC模型生成MNIST数字图像

  #头条创作挑战赛#使用Keras实现GenerativeAdversarialNetwork（GAN）模型来生成MNIST数字图像的步骤如下：...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 0 ℃
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  深度学习框架Keras教程——Keras的高级用法和技巧

  Keras是一个高层次的深度学习框架，它提供了一组简单易用的接口，能够快速构建和训练深度神经网络模型。在这里，我将介绍一些Keras的高级用法和技巧，以帮助你更加有效地使用这个框架。自定义损失函数Keras提供了一些常见的损失函数，如均方误...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 0 ℃
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  「火炉炼AI」深度学习008-Keras解决多分类问题

  【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题(本文所使用的Python库和版本号:Python3.6,Numpy1.14,scikit-learn0.19,mat...

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  智造讲堂:深度学习框架之Keras

  引自：《深度学习》（作者：文龙,李新宇）...

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  人工智能Keras CNN卷积神经网络的图片识别模型训练

  CNN卷积神经网络是人工智能的开端，CNN卷积神经网络让计算机能够认识图片，文字，甚至音频与视频。CNN卷积神经网络的基础知识，可以参考：CNN卷积神经网络LetNet体系结构是卷积神经网络的“第一个图像分类器”。最初设计用于对手写数字进行...

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