煤油

Keras:Theano和TensorFlow的深度学习库。Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库,用Python编写,能够运行在TensorFlow或Theano之上。它的开发重点是实现快速实验。能够在最短的时间内从想法到结果是做好研究的关键。如果您需要一个深入学习的库,那么可以使用Keras:允许简单快速地原型化(通过总体模块化、最小化和可扩展性)。支持卷积网络和递归网络,以及两者的组合。支持任意连接方案(包括多输入多输出训练)。在CPU和GPU上无缝运行。阅读Keras的文档。伊奥。Keras与python2.7-3.5兼容。


zbMATH中的参考文献(参考文献153条)

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  1. 佩特拉索娃,依维塔;卡班,帕维尔;彼得克罗皮克;帕内克,大卫;Dolezel,Ivo:阵列天线选择操作特性的优化(2022)
  2. Ali Haidar,Matthew Field,Jonathan Sykes,Martin Carolan,Lois Holloway:PSPSSO:使用粒子群优化进行参数选择的软件包(2021)不是zbMATH
  3. 阿米尼·尼亚奇,新浪;哈格海特,伊桑;坎贝尔,特雷弗;阿诺萨普;Vaziri,Reza:制造过程中复合材料刀具系统热化学固化过程建模的物理信息神经网络(2021)
  4. 白、陶;Tahmasebi,Pejman:使用深度长短期记忆机器学习对地下系统水突破的有效和数据驱动预测(2021)
  5. 布梅佐乌德,亚历山德拉;艾尔法西希,阿马尔:无生育记录情况下的死亡率数据修正(2021年)
  6. 坎库穆尼,史密斯W.A。;卡斯特罗(Jose D.B.)。;波特拉茨,朱利亚;埃梅里克,亚历山德拉A。;Pacheco,Marco Aurélio C.:结合整体平滑和深层生成网络进行相历史匹配的最新进展(2021年)
  7. Carter Lee Rhea,Julie Hlavacek Larrondo,Laurie Rousseau Nepton,Benjamin Vigneron,Louis Simon Guité:用于SITELLE光谱分析的Python包(2021)阿尔十四
  8. 苏尼塔S.Chauhan。;Dargad,Sweta A.:COVID-19电子健康记录分析的深度学习(2021)
  9. 陈恒宇;何,杨辉;拉尔,谢莱什;Majumder,Suvajit:机器学习谎言结构与物理应用(2021)
  10. Dmitry Soshnikov,Yana Valieva:mPyPl:Python Monadic Pipeline Library for Complex Functional Data Processing(2021年)阿尔十四
  11. Emmanouil Krasanakis,Symeon Papadopulos,Ioannis Kompatsiaris,Andreas Symeonidis:pygrank:一个用于图节点排名的Python包(2021)阿尔十四
  12. 费曼,阿德琳:嵌入和学习与签名(2021年)
  13. Filipe Assunço,Nuno Lourenço,Bernardete Ribeiro,Penousal Machado:Fast DENSER:快速深层进化网络结构化表示(2021)不是zbMATH
  14. 弗洛里,安德里亚;丹妮尔·雷戈利:揭示与长期短期记忆网络的配对交易机会(2021年)
  15. 福桑,弗雷德里克E。;米勒,卢卡斯O。;坚强,雅各布;Bråten,安德斯T。;约根森,阿维;智慧,符文;Hellevik,Leif R.:用于FFR预测的机器学习增强降阶模型(2021)
  16. Gareth D.Simons:基于行人规模网络的城市分析的cityseer Python包(2021)阿尔十四
  17. 哈格海特,伊桑;贝卡,阿里·坎;马登西,埃尔多安;Juanes,Ruben:一个基于非局部物理的使用动态微分算子的深度学习框架(2021)
  18. 哈格特,哈格特;瑞西,马齐亚尔;穆尔,阿德里安;戈麦斯,赫克托;Juanes,Ruben:固体力学中反演和替代建模的物理信息深度学习框架(2021)
  19. 海夫林,威廉D.:论合奏、I-最优和主动学习(2021)
  20. 基尔迈耶,马克;魏ß,克里斯蒂安:使用神经网络对保险合同进行分组(2021)

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