详细整合讲解L1,L2正则化原理的代码用法

LSTM前向传播原理

本系列文章是对《Python深度学习》这本书阅读过程中，提炼出来的读书笔记。《Python深度学习》这本书的作者是Keras之父，也是Tensorflow框架的贡献者，本书的特点是，作者从一个编程学习者的角度来描述机器学习，而不是堆上来复杂的数学公式和函数变换。所有的数学理论或者公式，都用程序的方式描述出来，对于没有数学功底的开发者来说是一个很大的福利。不过当然，后期还是离不开数学，但作为入门..

dropout用法全面介绍

本系列文章是对《Python深度学习》这本书阅读过程中，提炼出来的读书笔记。《Python深度学习》这本书的作者是Keras之父，也是Tensorflow框架的贡献者，本书的特点是，作者从一个编程学习者的角度来描述机器学习，而不是堆上来复杂的数学公式和函数变换。所有的数学理论或者公式，都用程序的方式描述出来，对于没有数学功底的开发者来说是一个很大的福利。不过当然，后期还是离不开数学，但作为入...

查阅资料，总结了keras中EarlyStopping的用法和代码段

目标在训练完网络模型后，我们想要知道模型对数据的真实准确度，而训练数据存在则数据信息泄露的问题，所以我们现在需要一个独立的数据验证集来对模型泛化能力进行验证。Keras中常用于模型评估的方法参数包含：validation_split、validation_data、model.evaluate(...)一、自动切分验证集用于验证在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(

1、cmd中 activate tensorflow 激活ANACONDA 2、python 执行python 3、import sys   sys.path查看python的安装路径import syssys.path  Out[3]:['', 'D:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\pyt...

什么是监督机器学习？它与无监督机器学习有什么关系？在这篇文章中，您将发现有监督的学习，无监督学习和半监督学习。阅读这篇文章后你会知道：关于分类和回归监督学习问题。关于聚类和关联无监督学习问题。用于监督和非监督问题的示例算法。存在于有监督和无监督学习之间的问题称为半监督学习。监督机器学习大多数实际机器学习使用监督学习。监督学习是输入变量（x）和输出变量（Y）的地方，您可...

导读：本文是演示了一个最简单的LSTM模型的构建，以0.1~0.9序列为例，做了一个预测的小实例，文章最后我新增了一个测试集，重新使用训练的模型进行一次预测，详细代码以及注释见文末。源码地址：https://github.com/yangwohenmai/LSTM/tree/master/%E9%95%BF%E7%9F%AD%E6%9C%9F%E8%AE%B0%E5%BF%86(LS...