[Python人工智能] 十七.Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析

此资源包含43个MATLAB神经网络案例分析，探讨了MATLAB R2012b新版本特性带来的高效编程技巧。

图像分类-卷积神经网络:使用MNIST时尚数据集,构建了卷积神经网络将图像分类为10个类别之一。 使用TensorFlow Framework和Keras库实现了CNN。 在Google Colab上

使用Keras 卷积神经网络玩小鸟

深度学习入门常用MNIST数据集。外网下载速度太慢且容易失败。

人工神经网络是一种模仿人脑结构及其功能的信息处理系统 能提高人们对信息处理的 智能化水平它是一门新兴的边缘和交叉学科它在理论模型 算法等方面比起以前有了 较大的发展但至今无根本性的突破还有很多空白点需

介绍神经网络的基础知识，以及如何使用数字神经网络的人工智能技术来编写游戏程序。

随着全球经济的飞速发展，不同国家之间在政治、经济、文化、教育等各个 方面的交流与合作越发频巧。越多的人开始学习除母语之外的另外一种语言。掌 握一口交流语言，口语学习至关重要。髙效的口语学习需要

神经网络是近年来迅猛发展的人工智能的核心技术，本篇报告选取具有时间序列预测能力的循环神经网络作为研究对象，对传统RNN、LSTM、GRU三种循环神经网络模型进行系统性的测试。在月频的多因子选股方面，循

Several exercises will make use of the following three-dimensional data sampled from three categorie

基于卷积神经网络的人工智能选股策略研究深入探讨了卷积神经网络（CNN）在人工智能选股策略中的应用。不同于传统选股方法依赖于专家经验和有限的结构化数据，CNN能够直接从海量非结构化金融数据中学习复杂的