from keras.models import sequential,modelfrom keras.layers import dense,activation,input
input = input(shape=(784,))
x1 = dense(64,activation='relu')(input) #第一根隱含層,以input作為引數
x2 = dense(64,activation='relu')(x1)# 第二個隱含層,以第乙個隱含層的輸出作為引數
y = dense(10,activation='softmax')(x2) #輸出層
model = model(inputs = input,outputs = y)#定義模型
model.compile(optimizer='rmsprop',loss = 'categorical_crosseentropy')#對模型進行編譯。optimizer優化器,loss損失函式
metrics = ['accuracy']
model.fit(data,labels) #訓練網路
神經網路的keras實現
keras是構建在tensorflow基礎上的python第三方庫,專門用於神經網路的構建與計算,同時還整合了scikit learn庫,使得可以在神經網路的構建中運用機器學習的方法。現在就用keras來構建之前構建過的神經網路。實現 首先匯入所需要的包 from keras.models impo...
Keras實現卷積神經網路
1 coding utf 8 2 3created on sun jan 20 11 25 29 201945 author zhen 6 78 import numpy as np 9from keras.datasets import mnist 10from keras.models impo...
Keras 2 3 keras實現卷積神經網路
cnn convolutional neural networks 卷積神經網路在 keras 上的 實現。用到的資料集還是mnist。不同的是這次用到的層比較多,匯入的模組也相應增加了一些。下面直接進入 部分 import numpy as np np.random.seed 1337 for r...