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今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2，开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练，安装简便，速度提升，同时支持保存 MXNet 模型。感谢 Keras 和 Apache M
机器翻译是一项非常具有挑战性的任务，按照传统方法是使用高度复杂的语言知识开发的大型统计模型。而神经网络机器翻译是利用深度神经网络来解决机器翻译问题。该数据集是由德文的短语和英文的对应组成的，并且目的是使用Anki的教学卡片软件。我们将用给定的一组德文单词作
深度学习是机器学习中一个日益流行的子集。神经网络接收输入信息，然后利用训练过程中调整的权重在隐藏层中进行处理。调整权重以找到模式，以便做出更好的预测。Keras是一个用Python编写的用户友好的神经网络库。我们将建立一个回归模型来预测员工每小时的工资，我
我们将使用递归神经网络，特别是LSTM，在Keras进行情感分析。使用Keras是因为它有一个内置的IMDb电影评论数据集，这正是我们所需要的。这里需要补充的是：LSTM是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长
每位机器学习工程师/软件开发人员/对机器学习感兴趣的学生都曾参与过卷积神经网络，也被称为CNN。我们有一个普遍的理论，即如何训练网络来对图像进行分类。但是机器学习/神经网络的新手们完全不了解CNN究竟是如何学习参数的。我们知道，在每个Conv Layer中
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