Keras官方文档PDF版,带书签,一共307页,完整版,目前最好的版本!欢迎下载!model train on batch(x batch, y batch)
只需一行代码就能评估模型性能:
loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128)
或者对新的数据生成预测:
classes =model predictx test, batch size=128)
构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的
RMSprop算法全称是root mean square prop算法,该算法可以加速梯度下降,回忆一下之前的例子,如果执行梯度下降,虽然横轴方向正在推进,但纵轴方向会有大幅度的摆动,假设纵轴代表参数b,横轴代表参数W,可能有W1W_1W1,W2W_2W2或者其它重要的参数,为了便于理解,称为b和W。所以如果想减缓b方向的学习,同时加快横轴方向的学习,RMSprop算法可以实现这一点。
在第t次迭代中,该算法会照常计算当下mini-batch的微分dWdWdW和dbdbdb。这里用新符号S
循环冷却水系统中冷却供给量与工艺介质冷却需求量之间往往存在“大马拉小车”的现象,造成大量的冷却资源浪费.为了匹配冷却需求量与供给量,提高循环冷却水系统能源利用率,给出一种基于多工艺介质温度目标循环冷却水最小压差控制系统,并将深度学习引入工艺介质温度预测研究中,提出一种基于改进堆叠自动编码器(improved stacked auto encoders,ISAE)的工艺介质温度预测方法.首先,对工业现场数据进行清洗;然后,将多个自动编码器堆叠,构建深度学习网络结构,采用“逐层贪婪无监督预训练-参数