我来继续填坑了~~给大家两周时间自习深度学习（磨蹭了两周）不知道同学们的基础打得如何了哈我分两篇写网络训练的相关，本文介绍整个思路流程，下一篇提供实操代码和相关注释讲解关注顺序建议：1，先仔细阅读本文思路分析，认真思考，并且根据学习的深度学习的相关知识，边跟我的思路走，边考虑一下，我这么做的目的，以及优缺点。是你自己的话，如何做，以及如何优化。2，下一篇给出代码，按功能模块，每一块叠加就是整个项目

使用keras，TF2，UK数据集，不同的网络结构和算法。从实践中学习和迭代网络。用深度学习网络，来进行负荷分解，预测和电器的识别。日常工作有点忙，不过我争取每周完成两到三篇本周末开始写哈~~需要的同学们可以关注哈，我建个QQ群1070535031先这样本周开始更新这个...

前一阵参加比赛，NILM就放了放，开始填坑、、、GOGOGO~数据准备根据上一篇中提到的，我这里使用的是UK-DALE没有下载的同学可以回到上一篇看一下（学习分享——基于深度学习的NILM负荷分解（一）对DL的看法&准备工作）这里我直接用已经转好格式的ukdale.h5读取数据还是用NILMTK如何配置nilmtk，可以参照我另一篇博文，里面写的比较详细（NILM（非侵入式电力负荷监测）学

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QQ群1070535031跟随上一篇的思路，本篇我们来实现整个流程。实验需求跟随本文进行学习和实验，需要前面博文中的环境，以及提取出来的UK数据。（学习分享——基于深度学习的NILM负荷分解（二）电器数据提取）本文的代码思路在上一篇，本文着重介绍代码实现相关。思路方面看一下（学习分享——基于深度学习的NILM负荷分解（三）深度学习处理，基础思路）实验环境：pycharm，python 3.6+，k

我来继续填坑了~~给大家两周时间自习深度学习（磨蹭了两周）不知道同学们的基础打得如何了哈我分两篇写网络训练的相关，本文介绍整个思路流程，下一篇提供实操代码和相关注释讲解关注顺序建议：1，先仔细阅读本文思路分析，认真思考，并且根据学习的深度学习的相关知识，边跟我的思路走，边考虑一下，我这么做的目的，以及优缺点。是你自己的话，如何做，以及如何优化。2，下一篇给出代码，按功能模块，每一块叠加就是整个项目

这一张承接上一章的IMDB数据集修改训练相关参数，对比实验，看一看在二分类问题上不用参数，优化器，激活函数，对于模型的变化。加深理解，和参悟。代码只截取片段：（2）上一篇的结果model.add(layers.Dense(16,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dense(16,activation='re...

路透社数据，分为46个主题，每个主题有相应的短新闻。预处理流程基本和IMDB一样。加载数据第一次执行会下载数据，打印了训练样本数和测试样本数。(train_data,train_labels),(test_data,test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000)print(len(train_data))print(len(test...