TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。 让我们...
TPP方案代码调用redis遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：Redis和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时，将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单，就能调通本地测试时，开通公网地址，将本地IP添加到Redis白名单，就能调通公网访问T...
第7章 使用Keras开发神经网络
第7章 使用Keras开发神经网络 Keras基于Python，开发深度学习模型很容易。Keras将Theano和TensorFlow的数值计算封装好，几句话就可以配置并训练神经网络。本章开始使用Keras开发神经网络。本章将： 将CSV数据读入Keras 用Keras配置并编译多层感知器模型 用验证数据集验证Keras模型 我们开始吧。 7.1 简介 虽然代码量不大，但是我们还是慢慢来。...
用Keras开发字符级神经网络语言模型
语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点，就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候，能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而，在神经网络语言模型领域，基于字符的模型为语言建模提供了一种通用、灵活和强大的方法。 在本教程中，你将了解到如何开发基于字符的神经网络语言模型。 学....
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