目前深度學習應用範圍很廣，為了更快捷的學習使用深度學習的成果，目前正準備學習一下深度學習框架keras
該框架keras是基於theano、tensorflow實現的乙個框架，由於theano、tensorflow使用較為麻煩，keras將其進行了封裝，便於使用。
此外，最主要的一點是，研究科研期間做**需要的實驗資料需要使用深度學習神經網路的方法來進行，因此，
很有必要認真的學習一下這個基於python、theano的深度學習框架keras了。
Keras學習筆記
手冊 keras中文文件 1.張量 一階張量是向量，二階張量是矩陣。2.batch batch gradient descent,遍歷全部資料集算一次損失函式，然後算函式對各個引數的梯度，更新梯度。太慢。stochastic gradient descent，每看乙個資料就算一下損失函式，然後求梯度...
keras學習筆記1 Keras模組概述
keras主要包括14個模組，本文主要對models layers initializations activations objectives optimizers preprocessing metrics共計8個模組分別展開介紹，並通過乙個簡單的bp神經網路說明各個模組的作用。1.model ...
Keras學習筆記（二）Keras模型的建立
在keras中設定了兩類深度學習模型，區別在於不同的拓撲結構 序列模型 sequential類 通用模型 model類 一 序列模型 方法一 一次性定義層 from keras.models import sequential from keras.layers import dense,activ...