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python-灰色预测平均房价趋势kera深度学习库的介绍

时间:2018-06-28 16:52:16      阅读:471      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:激活   IV   使用   参数   batch   评价   cti   .com   结构   

#######编程环境:Anaconda3 (64-bit)->Spyder(python3.5)
from
keras.models import Sequential #引入keras库 from keras.layers.core import Dense, Activation model = Sequential() #建立模型 model.add(Dense(12,input_dim=2)) #输入层2节点,隐藏层12个节点(这个节点数可以自行设置
model.add(Activation(relu)) #用relu函数作为激活函数,能够大幅提供准确度
model.add(Dense(1,input_dim=12)) #Dense 隐藏层12节点,输出层1节点
model.compile(loss=mean_squared_error, optimizer=adam) #编译模型
model.fit(x_train, y_train, nb_epoch = 10000, batch_size = 16) #训练模型,学习一万次;batch_size深度学习的优化算法
model.save_weights(modelfile) #保存模型参数

以上为灰色预测某市的评价房价的主要代码:

  •    keras:深度学习库,基于Keras的底层库使用Theano或TensorFlow,因此引入此库需先安装TensorFlow
  •    add:   支持序惯操作,如:通过
    model.add(Dense(12,input_dim=2)) model.add(Activation(‘relu‘))依次添加模型的元素
  • Dense层(全连接层):主要是定义模型的输入、输出、隐层的主要结构
      Dense(12,input_dim=2)隐层为12个节点,输入层为2个节点,输入层必须是第二个参数。
  • 激活函数(Activation):可以是keras库中自带,也可以是自定义的
  • 目标函数(损失函数):目标函数,或称损失函数,是编译一个模型必须的两个参数之一
    • model.compile(loss=‘mean_squared_error‘, optimizer=‘adam‘) #编译模型【中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/objectives/】

python-灰色预测平均房价趋势kera深度学习库的介绍

标签:激活   IV   使用   参数   batch   评价   cti   .com   结构   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Erma/p/9239260.html

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