Keras 中 LSTM 层两个重要参数理解

keras.layers.LSTM 类中有两个常用但不容易理解的参数,分别是 return_sequences 和 return_state。对于两个参数,官方定义如下: return_sequences: 布尔值。是返回输出序列中的最后一个输出,还是全部序列。 return_state: 布尔值。除了输出之外是否返......

Convolutional Neural Networks in TensorFlow 总结

Convolutional Neural Networks in TensorFlow 是 deeplearning.ai 的新课程,网上很多媒体会说是吴恩达的新课,实际上教学的老师是 Laurence Moroney。 这门课课时不长,对于 TensorFlow 比较熟悉的人基本上只需要花费一上午的时间就能完整看完。事实上......

TensorFlow 2.0 构建神经网络

前面,我们以线性回归作为例子演示了 TensorFlow 2.0 的新变化和新特性。实际上,TensorFlow 等深度学习框架更重要的作用是用于构建人工神经网络。所以,本次实验将利用 TensorFlow 2.0 来构建一个简单的前......

TensorFlow 2.0 实现线性回归

线性回归是机器学习中最简单的问题,同时线性回归也与人工神经网络有千丝万缕的关系。文章中,我们将以线性回归为例,使用 TensorFlow 2.0 提供的 API 来进行实现。与此同时,我们会使用 1.x......

TensorFlow 2.0 新增变化特性

TensorFlow 2.0 版本现已推出,相对于 1.x 版本在很多地方都有较大的变动。文章中,我们将了解并学习 TensorFlow 2.0 的一些新的特征,同时熟悉一些常用的新 API 方法。 前提条件:学习此课程的前提是已......