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深度学习|Keras识别MNIST手写数字（CNN）

astype('float32') x_Train4D_normalize = x_Train4D / 255 x_Test4D_normalize = x_Test4D / 255 y_Train = np_utils.to_categorical...(y_Train) y_Test = np_utils.to_categorical(y_Test) CNN建模建立模型 from keras.models import Sequential from

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深度学习|Keras识别CIFAR-10图像（CNN）

x_img_test_normalize = x_img_test.astype('float32') / 255.0 from keras.utils import np_utils y_label_train_OneHot = np_utils.to_categorical...(y_label_train) y_label_test_OneHot = np_utils.to_categorical(y_label_test) CNN建模模型结构建立模型 from keras.models

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深度学习|Keras识别MNIST手写数字（二）

= X_test.reshape(10000,784).astype('float32') X_train = X_train/255 X_test = X_test/255 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test) MLP建模建立模型这次我们在中间加入的为1000个神经元，我们只需要简单修改下代码即可。

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LSTM模型搭建_LSTM神经网络

new_test) new_test = new_test.reshape(new_test.shape[0], 1, new_test.shape[1]) trainLabel = np_utils.to_categorical...(trainLabel) val_label = np_utils.to_categorical(val_label) # 单向LSTM model = Sequential(

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Keras-深度学习-神经网络-手写数字识别模型

x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255 # 将类别数据转换为 one-hot 编码 Y_train = np_utils.to_categorical...(y_train, 10) Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10) ④构建模型这里采用了Sequential模型，它是一系列层的线性堆叠。...x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255 # 将类别数据转换为 one-hot 编码 Y_train = np_utils.to_categorical...(y_train, 10) Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10) # 构建模型 model = Sequential() # 定义一个序贯模型 #

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深度学习|Keras识别MNIST手写数字（一）

= X_test.reshape(10000,784).astype('float32') X_train = X_train/255 X_test = X_test/255 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test) MLP建模模型结构输入层为784（28×28）个神经元，隐层256个，输出层为10。

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x.reshape()

. # normalize y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = np_utils.to_categorical

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使用CNN卷积神经网络模型训练mnist数据集

4D_normalize = train_image_4D / 255 test_image_4D_normalize = test_image_4D / 255 train_label_onehotencoding = np_utils.to_categorical...(train_label) test_label_onehotencoding = np_utils.to_categorical(test_label) 数据预处理之后开始建立模型 from keras.models

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如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集？

float32') 18 19 X_train = X_train / 255 20 X_test = X_test / 255 21 22 # 对输出进行one hot编码 23 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train) 24 y_test = np_utils.to_categorical(y_test) 25 num_classes = y_test.shape[1] 26 27 # MLP模型...(y_train) 28 y_test = np_utils.to_categorical(y_test) 29 num_classes = y_test.shape[1] 30 31 # define...(y_train) 24 y_test = np_utils.to_categorical(y_test) 25 num_classes = y_test.shape[1] 26 # define the...(y_train) 27 y_test = np_utils.to_categorical(y_test) 28 num_classes = y_test.shape[1] 29 ###raw 30 #

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基于keras的手写数字识别_数字识别

float32') # 格式化数据到0~1 x_train = x_train/255 x_validation = x_validation/255 # 进行one-hot编码 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train) y_validation = np_utils.to_categorical(y_validation) num_classes = y_validation.shape[1] print...float32') # 格式化数据到0~1 x_train = x_train/255 x_validation = x_validation/255 # 进行one-hot编码 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train) y_validation = np_utils.to_categorical(y_validation) # 定义模型 def create_model(): model = Sequential

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Python人工智能 | 十七.Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析

np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes=10) 调用up_utils将类标转换成10个长度的值，如果数字是3，则会在对应的地方标记为1，其他地方标记为0，...X_test.shape[0], -1) / 255 # normalize # 将类向量转化为类矩阵数字 5 转换为 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 矩阵 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train, num_classes=10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10) 第三步，创建神经网络层。...(y_train, num_classes=10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10) #----------------...(y_train, num_classes=10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10) #----------------

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keras知识点

ImageDataGenerator # 下面是官网的cifar10例子 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() y_train = np_utils.to_categorical...(y_train, num_classes) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes) datagen = ImageDataGenerator

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人工智能的 hello world：在 iOS 实现 MNIST 数学识别MNIST: http:yann.lecun.comexdbmnist目标步骤

X_test.reshape(X_test.shape[0], num_rows, num_cols, num_channels).astype(np.float32) / 255 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test) 设计培训模型。

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（数据科学学习手札44）在Keras中训练多层感知机

float32') #归一化 X_train /= 255 X_test /= 255 #将类别训练目标向量转换为二值类别矩阵，即one-hot处理，传入单值，返回制定长度的向量表示形式 Y_train = np_utils.to_categorical...(y_train, NB_CLASSES) Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES) 至此，数据的预处理部分结束，下面正式进行MLP的模型搭建和训练过程...(y_train, NB_CLASSES) Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES) '''网络结构搭建部分''' #定义模型为keras...(y_train, NB_CLASSES) Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES) '''网络结构搭建部分''' #定义模型为keras...(y_train, NB_CLASSES) Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES) '''网络结构搭建部分''' ##定义模型为keras

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用Keras通过Python进行卷积神经网络的手写数字识别

我们可以使用Keras中内置的np_utils.to_categorical()函数完成此操作。...# 独热编码 y_train = np_utils.to_categorical(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test) num_classes...# 规范化输入从 0-255 到 0-1 X_train = X_train / 255 X_test = X_test / 255 # 独热编码输出 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test) num_classes = y_test.shape[1] 接下来我们定义我们的神经网络模型卷积神经网络比标准的多层感知器复杂...(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test) num_classes = y_test.shape[1] 这一次，我们定义一个大的CNN架构，其中包含额外的卷积

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·安卓手机开发深度学习简易教程（基于Keras）

pre-processing X_train = X_train.reshape(-1, 1, 28, 28)/255 X_test = X_test.reshape(-1, 1, 28, 28)/255 Y_train = np_utils.to_categorical...(Y_train, num_classes=10) Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test, num_classes=10) # build CNN model

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笔记|李宏毅老师机器学习课程，视频15Keras Demo

x_test = x_test.astype('float32') # convert class vectors to binary class matrices y_train = np_utils.to_categorical...(y_train, 10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10) x_train = x_train x_test = x_test

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·安卓手机开发深度学习极简教程（基于Keras）

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十九.Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解

np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes=10) 调用up_utils将类标转换成10个长度的值，如果数字是3，则会在对应的地方标记为1，其他地方标记为0，...X_test.reshape(-1, 28, 28) / 255 # normalize # 将类向量转化为类矩阵数字 5 转换为 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 矩阵 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train, num_classes=10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10) 第五步，创建RNN神经网络。...(y_train, num_classes=10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10) #----------------...(y_train, num_classes=10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10) #----------------

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Python人工智能 | 十八.Keras搭建卷积神经网络及CNN原理详解

np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes=10) 调用up_utils将类标转换成10个长度的值，如果数字是3，则会在对应的地方标记为1，其他地方标记为0，...X_test.reshape(-1, 1, 28, 28) / 255 # normalize # 将类向量转化为类矩阵数字 5 转换为 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 矩阵 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train, num_classes=10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10) 第四步，创建神经网络第一层及池化层。...X_test.reshape(-1, 1, 28, 28) / 255 # normalize # 将类向量转化为类矩阵数字 5 转换为 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 矩阵 y_train = np_utils.to_categorical...(y_train, num_classes=10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10) #----------------

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深度学习|Keras识别MNIST手写数字（CNN）

深度学习|Keras识别CIFAR-10图像（CNN）

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（二）

LSTM模型搭建_LSTM神经网络

Keras-深度学习-神经网络-手写数字识别模型

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（一）

x.reshape()

使用CNN卷积神经网络模型训练mnist数据集

如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集？

基于keras的手写数字识别_数字识别

Python人工智能 | 十七.Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析

keras知识点

人工智能的 hello world：在 iOS 实现 MNIST 数学识别MNIST: http:yann.lecun.comexdbmnist目标步骤

（数据科学学习手札44）在Keras中训练多层感知机

用Keras通过Python进行卷积神经网络的手写数字识别

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