以下为根据 “TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用” 一书整理的示例程序代码:
- 00. Keras MNIST 手写数字识别数据集 介绍
- 01. Keras 多层感知器识别手写数字 (隐藏层256个神经元)
- 02. Keras 多层感知器识别手写数字 (隐藏层1000个神经元)
- 03. Keras 多层感知器识别手写数字 (隐藏层1000个神经元+Dropout)
- 04. Keras 多层感知器识别手写数字 (多层隐藏层1000个神经元+Dropout)
- 05. Keras 卷积神经网络识别手写数字 (CNN)
- 06. Keras CIFAR-10 图像识别数据集 介绍
- 07. Keras 卷积神经网络识别 CIFAR-10 图像 (CNN)
- 08. Keras 更深层的卷积神经网络识别 CIFAR-10 图像 (CNN)
- 09. Keras 泰坦尼克号上的旅客数据集 介绍
- 10. Keras 多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率
- 11. Keras IMDb 网络电影数据集 介绍
- 12. Keras 多层感知器模型进行 IMDb 情感分析
- 13. Keras 多层感知器模型使用较大字典进行 IMDb 情感分析
- 14. Keras 使用 RNN 模型进行 IMDb 情感分析
- 15. Keras 使用 LSTM 模型进行 IMDb 情感分析
- 16. Tensorflow 程序设计模式
- 17. TensorBoard 使用介绍
- 18. Tensorflow 张量运算仿真神经网络的运行
- 19. Tensorflow 常用激活函数的图形
- 20. Tensorflow MNIST 手写数字识别数据集 介绍
- 21. Tensorflow 多层感知器识别手写数字 (隐藏层256个神经元)
- 22. Tensorflow 多层感知器识别手写数字 (隐藏层1000个神经元)
- 23. Tensorflow 多层感知器识别手写数字 (多层隐藏层1000个神经元)
- 24. Tensorflow 卷积神经网络识别手写数字 (CNN)