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用“Keras”11行代码构建CNN

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 卷积神经网络(CNN)是一种特殊的深层的神经网络模型,为什么说它是特殊的神经网络模型呢?一是它的神经元间的连接是非全连接的,另一点是因为同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的。它的这些特点成功的降低了网络模型的复杂度以及减少了权值的数量,这也使得它的网络结构更类似于生物神经网络。今天我们就来用keras来实现CNN,keras是基于Theano和TensorFlow的深度学习库。 我曾经演示过如何使用TensorFlow创建卷积神经网络(CNN)来对MNIST手写数字数据集进行分类。TensorFlow是一款精湛的工具,具有强大的功能和灵活性。然而,对于快速原型制作工作,可能显得有些麻烦。Keras是一个运行在TensorFlow或者Theano的更高级别的库,旨在流线化构建深度学习网络的过程。事实上,在上一篇TensorFlow教程中,TensorFlow大约需要42行完成的内容,在Keras中只需11行就可以完成类似的功能。接下来我将向你展示如何通过Keras做到这一点。 该Keras教程将向你展示如...

智能数据湖势在必行

由大数据触发的数据驱动的做法是一种最好的理解。如今,各个组织正在各种数据结构,格式和分布式地理数据源位置等方面进行竞争,并在时间框架和数量上超过了现有系统的能力。 以往人们关注了社交,移动和云平台的应用与发展。同样重要的是,在大数据时代之后涌现出的几种辅助技术得到了蓬勃发展,由此产生的基础架构,架构,以及IT挑战表明,整个数据环境发生了模式转变,这种变化是由改变业务进行方式的力量的开始决定的。 由于这种转变的迅速性和其需求的即时性,许多组织希望在市场上寻找最好的解决方案,并有大量的点解决方案来解决数据景观的大规模系统变化,而这些零碎的方法在短期内提供有限的价值,但是由于供应商的锁定和业务的需求不断变化,长期来说其最终成本更高。 此外,即时的反应需要不同的工具来管理大数据的每个方面复杂的架构,同时耗费大量的时间。这种方法的根本缺陷是,这样的工具不是明确设计用于大数据,这限制了其在大数据革命后的价值。 大数据的涌入指出了一系列跨行业因素产生创新的方式,从最初的采纳到分析。这些普遍存在的市场力量对于为数据管理过程的每个方面需要针对大数据技术设计的全面方法是有帮助的。 大量的数据使得需要一个集...

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