软件网站开发平台,湖北企业模板建站信息,做网站对商家的好处,成都网页制作一般多少钱Keras并非简单的神经网络库#xff0c;而是一个基于Theano的强大的深度学习库#xff0c;利用它不仅仅可以搭建普通的神经网络#xff0c;还可以搭建各种深度学习模型#xff0c;如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。
安装代码#xff1a;
pip ins…Keras并非简单的神经网络库而是一个基于Theano的强大的深度学习库利用它不仅仅可以搭建普通的神经网络还可以搭建各种深度学习模型如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。
安装代码
pip install keras
用Keras搭建神经网络模型的过程相当简洁通过短短几十行代码就可以搭建起一个非常强大的神经网络模型甚至是深度学习模型。简单搭建一个 MLP(多层感知器)如下:
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import DenseDropout,Activation
from keras.optimizers import SGD
modelSequential()#模型初始化
model.add(Dense(20,64))#添加输入层(20节点)、第一隐藏层(64节点)的连接
model.add(Activation(tanh))#第一隐藏层用tanh作为激活函数
model.add(Dropout(0.5))#使用Dropout防止过拟合
model.add(Dense(64,64))#添加第一隐藏层(64节点)、第二隐藏层(64节点)的连接
model.add(ctivation(tanh))#第二隐藏层用tanh作为激活函数
model.add(Dropout(0.5))#使用Dropout防止过拟合
model.add(Dense(64,1))#添加第二隐藏层(64节点)、输出层(1节点)的连接
model.add(Activation(sigmoid))#输出层用sigmoid作为激活函数
sgdSGD(lr0.1,decay1e-6,momentum0.9,nesterovTrue)#定义求解算法
model.compile(lossmean squared error,optimizersgd) #编译生成模型损失函数为平均误差平方和
model,fit(Xtrain,ytrain,nb_epoch20,batch_size16)#训练模型
score model.evaluate(Xtest,ytest,batch_size16)#测试模型
上述代码构建了一个具有两个隐藏层的神经网络模型使用tanh和sigmoid作为激活函数采用随机梯度下降优化器进行训练并使用均方误差作为损失函数。最后对模型进行评估并输出评估得分。
