【深度学习】多层感知器高级使用

文章目录
1 JSON序列化模型
2 YAML格式
3 模型增量更新
4 神网检查点
5 导入模型
6 可视化训练过程

神经网络的变种目前有很多，如误差反向传播（Back Propagation，BP）神经网路、概率神经网络、卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，CNN-适用于图像识别）、时间递归神经网络（Long short-term Memory Network ，LSTM-适用于语音识别）等。但最简单且原汁原味的神经网络则是多层感知器（Muti-Layer Perception ，MLP），只有理解经典的原版，才能更好的去理解功能更加强大的现代变种。

1 JSON序列化模型

pip install h5py

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协

【深度学习】多层感知器高级使用相关推荐

【深度学习】感知器、线性神经网络案例应用、BP神经网络算法详细推导
感知器.线性神经网络.BP神经网络及手写数字识别 1. 单层感知器 1.1 感知器的介绍 1.2 感知器的学习规则 1.3 感知器单输入输出示例 1.4 学习率 η\etaη 1.5 模型训练收敛条件 ...
深度学习(2) - 感知器
深度学习是啥在人工智能领域,有一个方法叫机器学习.在机器学习这个方法里,有一类算法叫神经网络.神经网络如下图所示: 上图中每个圆圈都是一个神经元,每条线表示神经元之间的连接.我们可以看到,上面的神经 ...
零基础入门深度学习(1) - 感知器
深度学习是啥在人工智能领域,有一个方法叫机器学习.在机器学习这个方法里,有一类算法叫神经网络.神经网络如下图所示: 上图中每个圆圈都是一个神经元,每条线表示神经元之间的连接.我们可以看到,上面的神经 ...
深度学习-从感知器到LSTM（目的是处理序列问题）
向AI转型的程序员都关注了这个号
深度学习入门系列1：多层感知器概述
本人正在学习<deep learning with python>–Jason Brownlee,有兴趣的可以一起学习. 仅供学习参考,不做商用! 大家好,我技术人Howzit,这是深度学 ...
深度学习笔记--多层感知器以及BP算法
简介多层感知器,是指包含1个或多个隐层的前馈神经网络. 前馈神经网络的特点: 第0层为输入层,最后一层为输出层,中间层为隐层. 整个网络无反馈,信号从输入层向输出层单向传播,整个网络为有向无环图. ...
深度学习02-神经网络(MLP多层感知器)
文章目录神经网络简介学习路径分类多层感知器(MLP) 神经网络认识两层神经网络输入层从输入层到隐藏层从隐藏层到输出层激活层输出的正规化如何衡量输出的好坏反向传播与参数优化过 ...
【深度学习BookNote】多层感知器（multi-layer perceptron）
多层感知器(multi-layer perceptron) 神经网络的变种目前有很多,如误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网路.概率神经网络.卷积神经网络(Convolutio ...
深度学习（一）多层感知器MLP/人工神经网络ANN
目录一.定义和公式 1. 多层感知器 Multi Layer Perceptron MLP 2. MLP实现非线性分类 3. Keras介绍二. 代码实战 1. 建立MLP模型实现二分类 1.1 ...

【深度学习】多层感知器高级使用

【深度学习】多层感知器高级使用

1 JSON序列化模型

【深度学习】多层感知器高级使用相关推荐

最新文章

热门文章