深度学习入门。基于Keras构建
项目描述
深度学习入门
基于Python 3和Keras 2构建。
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使用简单界面、易于可视化和有用的分析实现深度学习神经网络算法。基于Keras构建，可以使用TensorFlow、Theano或CNTK。
可以通过提供大小来将网络指定给构造函数。例如，Network("XOR", 2, 5, 1)指定了一个名为“XOR”的网络，具有2节点输入层、5单元隐藏层和1单元输出层。然而，可以使用net.connect()方法构建任何复杂的网络。
通过目标函数计算XOR
import conx as cx
dataset = [[[0, 0], [0]],
[[0, 1], [1]],
[[1, 0], [1]],
[[1, 1], [0]]]
net = cx.Network("XOR", 2, 5, 1, activation="sigmoid")
net.dataset.load(dataset)
net.compile(error='mean_squared_error',
optimizer="sgd", lr=0.3, momentum=0.9)
net.train(2000, report_rate=10, accuracy=1.0)
net.test(show=True)创建动态的可渲染可视化，如下所示
示例
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