克拉斯的mnist模型（guild ai）
gpkg.keras.mnist的Python项目详细描述
Keras（公会）中的BR/> BR/> MNIST模型*BR/> Grkk.K.A.模型*
**批量**
*批量（100）*
**beta-1**
*beta 1（0.5）*
****epoch**
*列车段数（100）*
**学习率**
*学习率（0.0002）*
/>-By＜Br/> -http://ARXI.Org/ABS/ 1511.06434 < BR/>美国有线电视新闻网< BR/>＝＝
*卷积神经网络（美国有线电视新闻网）分类器在KRASS中
BR/>操作
BR/>列车
-BR/>< BR/> *训练模型*BR/> BR/>标志< BR/> BR/> BR/> *BLASH大小**BR/> http://GITHUB.COM/KARAS团队/ KARA/BLB/主/实例/ MNISTH-ACGAN。*训练批大小（128）*
**epochs**
*训练的epochs数量（12）*
参考文献
^^^^^^^^^^^^^^^^
-https://github.com/keras team/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py
去噪自动编码器
==
运营
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
列车
标志
``````````````````/>
****批量大小**
*培训批量大小（128）*
/>^^^^^^^^^^^^^^
-https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist/mnist/u去噪的方法是autoencodecoder.py
n
n的层次结构的rnn（hrnn）的层次结构的rnn（hrnn）的层次结构的rnn（hrnn）的分类方法，对于在keras中的mnist*
对模型进行训练*
/>````
**批量大小**
*培训批次大小（32）* <＊＊＊＊＊＊＊＊*纪元列车的编号（5）* <参考文献>< < < > >< > > >“1506.01057”—http://ieeexplore.ieee.org/document/7298714/
irnn
======
*实施“一种简单的方法来初始化整流
>线性单位的递归网络”的实施，该“简单的方法来初始化整流
*对模型进行训练*
`` ``````````````
：http://Github.com／Kras/Bulb/Mistor/ MnistyRNNN。PY
-http://ARXIV.Org/pdf/150 4.90091v2。pdf
MLP
＝＝
< BR/> *多层感知器批次大小（32）*BR/> BR/>＊＊＊＊Br/>训练的历时数（200）*Br（mlp）对路边石中的mnist进行分类的分类方法*
**批量大小**
*批量大小（128）*
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
-https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist-mlp.py
net2net
==
*实施“net2net：通过知识转移加速学习”
net2net：通过知识转移加速学习”
*对模型进行训练*
<
对模型进行训练*
/>标记
``
**批量大小**
＊＊＊＊BR/>＊＊＊Br/>参考文献< Br/>参考文献
：http://Github.com／Kras/Bulb／Mask/实例/ MnistyNET2NET.PY
-http://ARXIV.ORG/ABS/ 1511.05641＜BR/>< SimeSeBr>＝
BR/>＊暹罗MLP分类器，用于MNIST *培训批量（32）*BR/> BR/>Keras*
操作
^^^^^^^^^
----
*训练模型*
**批量大小**
*训练批量大小（128）*
**epoch**
*到列车的epoch个数（20）*
参考文献
^^^^^^^^^^ ^ ^ ^ ^ ^ ^
-https://github.com/kerras/keras/blob/master/exampl/mnist_siamese.py
-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/hadsell-chopra-chopra-chopra-lecun-06.pdf
===
>
*堆叠用于mnist的自动编码器的位置
>列车
-
*列车模型*
>列车标志
`````````````<
**批量大小**
*培训批量（128）*
>运营
运营
运营
运营
2）
选择：
2
3 BR/>＊BR/>参考文献
**批量**
*批量（100）*
**beta-1**
*beta 1（0.5）*
****epoch**
*列车段数（100）*
**学习率**
*学习率（0.0002）*
/>-By＜Br/> -http://ARXI.Org/ABS/ 1511.06434 < BR/>美国有线电视新闻网< BR/>＝＝
*卷积神经网络（美国有线电视新闻网）分类器在KRASS中
BR/>操作
BR/>列车
-BR/>< BR/> *训练模型*BR/> BR/>标志< BR/> BR/> BR/> *BLASH大小**BR/> http://GITHUB.COM/KARAS团队/ KARA/BLB/主/实例/ MNISTH-ACGAN。*训练批大小（128）*
**epochs**
*训练的epochs数量（12）*
参考文献
^^^^^^^^^^^^^^^^
-https://github.com/keras team/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py
去噪自动编码器
==
运营
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列车
标志
``````````````````/>
****批量大小**
*培训批量大小（128）*
/>^^^^^^^^^^^^^^
-https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist/mnist/u去噪的方法是autoencodecoder.py
n
n的层次结构的rnn（hrnn）的层次结构的rnn（hrnn）的层次结构的rnn（hrnn）的分类方法，对于在keras中的mnist*
对模型进行训练*
/>````
**批量大小**
*培训批次大小（32）* <＊＊＊＊＊＊＊＊*纪元列车的编号（5）* <参考文献>< < < > >< > > >“1506.01057”—http://ieeexplore.ieee.org/document/7298714/
irnn
======
*实施“一种简单的方法来初始化整流
>线性单位的递归网络”的实施，该“简单的方法来初始化整流
*对模型进行训练*
`` ``````````````
：http://Github.com／Kras/Bulb/Mistor/ MnistyRNNN。PY
-http://ARXIV.Org/pdf/150 4.90091v2。pdf
MLP
＝＝
< BR/> *多层感知器批次大小（32）*BR/> BR/>＊＊＊＊Br/>训练的历时数（200）*Br（mlp）对路边石中的mnist进行分类的分类方法*
**批量大小**
*批量大小（128）*
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
-https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist-mlp.py
net2net
==
*实施“net2net：通过知识转移加速学习”
net2net：通过知识转移加速学习”
*对模型进行训练*
<
对模型进行训练*
/>标记
``
**批量大小**
＊＊＊＊BR/>＊＊＊Br/>参考文献< Br/>参考文献
：http://Github.com／Kras/Bulb／Mask/实例/ MnistyNET2NET.PY
-http://ARXIV.ORG/ABS/ 1511.05641＜BR/>< SimeSeBr>＝
BR/>＊暹罗MLP分类器，用于MNIST *培训批量（32）*BR/> BR/>Keras*
操作
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*训练模型*
**批量大小**
*训练批量大小（128）*
**epoch**
*到列车的epoch个数（20）*
参考文献
^^^^^^^^^^ ^ ^ ^ ^ ^ ^
-https://github.com/kerras/keras/blob/master/exampl/mnist_siamese.py
-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/hadsell-chopra-chopra-chopra-lecun-06.pdf
===
>
*堆叠用于mnist的自动编码器的位置
>列车
-
*列车模型*
>列车标志
`````````````<
**批量大小**
*培训批量（128）*
>运营
运营
运营
运营
2）
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3 BR/>＊BR/>参考文献
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