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TFLearn提供了哪些預(yù)定義的模型和層

發(fā)布時(shí)間：2024-04-11 09:29:19 來源：億速云 閱讀：64 作者：小樊 欄目：移動開發(fā)

TFLearn提供了以下預(yù)定義的模型和層：

  1. 模型:
  • DNN (Deep Neural Network): 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  • LSTM (Long Short-Term Memory): 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型
  • GRU (Gated Recurrent Unit): 門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  • ELM (Extreme Learning Machine): 極限學(xué)習(xí)機(jī)模型
  • DBN (Deep Belief Network): 深度置信網(wǎng)絡(luò)模型
  1. 層:
  • Fully Connected Layer: 全連接層
  • Convolutional Layer: 卷積層
  • Max Pooling Layer: 最大池化層
  • Average Pooling Layer: 平均池化層
  • LSTM Layer: 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層
  • GRU Layer: 門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層
  • Embedding Layer: 嵌入層
  • Dropout Layer: 隨機(jī)丟棄層
  • Batch Normalization Layer: 批量歸一化層
  • Softmax Layer: Softmax層

這些模型和層可以通過簡單的API調(diào)用來構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，并且可以輕松地進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。

向AI問一下細(xì)節(jié)

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