tf.keras.sequential

TensorFlow推荐系统(二)

1前言读过TensorFlow推荐系统（一）的朋友们应该还有印象，上回我们介绍的模型是信息检索（retrieval），而在推荐系统中还有另一个任务模型，即为信息排序（ranking）。在排序阶段，其主要任务是对检索模型产出的条目进行调整以选择最有可能被用户喜欢和选择的电影条目。今天，我们将详细介...

使用tensorflow和Keras的初级教程

介绍人工神经网络(ANNs)是机器学习技术的高级版本，是深度学习的核心。人工神经网络涉及以下概念。输入输出层、隐藏层、隐藏层下的神经元、正向传播和反向传播。简单地说，输入层是一组自变量，输出层代表最终的输出(因变量)，隐藏层由神经元组成，在那里应用方程和激活函数。前向传播讨论方程的具体形式以获得最终...

迁移学习简介

介绍人类从小就在日常活动中成长和学习。人类通过学习一项任务来获取知识。通过使用相同的知识，我们倾向于解决相关的任务。在实时场景中知道如何骑自行车?学习如何骑摩托车知道如何弹奏古典钢琴?学习如何弹奏爵士钢琴了解数学和统计学?学习机器学习机器学习中的迁移学习传统的ML用于为提供的每个任务/域创建单独的模...

一文搞懂tensorflow2.0(2)

全连接层net=tf.keras.layers.Dense(units,activation)net.build(input_shape=())完成网络参数的创建net.kernel获取权值矩阵net.bias获取偏置向量net.trainable_variables获取待优化参数...

tensorflow2.0学习笔记(一)

tensorflow2.0学习笔记（一）这是本人自学tensorflow的笔记，用于记录。机器学习从本质上而言是一种猜谜游戏，比比谁能在知道开头和结尾的前提下猜到过程。从数学的角度而言就是如何在已知y,x的前提下猜到y=w*x+b这个表达式(一维角度)。如何解决这个问题就是机器学习的两大分类之一...

TensorFlow推荐系统(一)

1前言我们浏览在各个平台时会发现"为你推荐"功能。比如YouTube推荐爱看的视频，音乐软件为你提供你可能喜欢的音乐等。其实这一功能的背后涉及的原理就是人工智能的推荐系统。今天我们将介绍TensorFlow推荐系统模型的库——TensorFlowRecommenders(TFRS...

一文搞懂tensorflow2.0(5)

优化算法tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.05)SGD算法tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.004,momentum=0.9)动量法tf.keras.optimizers.Adagrad(learni...

总结了14种数据异常值检验的方法

本文约7100字，建议阅读10+分钟本文收集整理了公开网络上一些常见的异常检测方法（附资料来源和代码）。一、基于分布的方法1.3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1:3sigmadefthree_sigma(s):mu,std=np....

Tensorflow入门教程-第三课:TensorFlow中的多维数组和自动微分

在TensorFlow中，多维数组（也称为张量）和自动微分是深度学习中非常重要的概念。今天，我们将学习如何在TensorFlow中使用多维数组，并了解自动微分的基本原理。1.多维数组（张量）在TensorFlow中，张量可以有0维（标量）、1维（向量）、2维（矩阵）或更高维度。我们可以使用tf.T...

使用TensorFlow和深度混合学习进行时间序列预测

在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。如上所述，数据可以很容易地从GitHub项目TimeSeries-Using-TensorFlow下载。我鼓励大家使用谷歌协作笔记本，因为所需的模块已经安装好了，基...