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...
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26562 该项目包括： 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow 的 LSTM 模型 由 MSE 衡量的预测准确性 GPU 设置（如果可用） ...
Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述
目录： ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReL...
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