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spec-img-finesse 在他们的工作Makantasis等。 （2015年）表明，使用CNN，高光谱图像可以成功分类。 CNN可以对像素的光谱和空间特征进行编码。 特征的从低到高层次结构极大地提高了分类性能。 在我们的CNN实施中，我们使用层修剪和层压缩方法扩展和优化了它们的方法。 每个植物在电磁频谱上都有其独特的频谱“特征”，可以使用高光谱传感器捕获该特征。 将图像中的高光谱带作为特征，将每个像素作为样本，利用卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）对植物进行分类。 CNN优化有助于防止过拟合，加速推理并减少其在内存，电池和计算能力方面的资源。 Keras 2.1.5与Tensorflow 1.7.0结合使用。 使用了印度松树数据集。 使用支持多项式的SVM可以达到83.9％的测试精度，而使用CNN可以达到99.2％的测试精度。 可以在项目报告“使用高光谱图像进行植

多层感知机（multi-layer perceptron）实现手写体分类（TensorFlow）

layer是一款口碑极佳的web弹层组件,layer 基于,需要layer.js

内容 如此处所述，通过层归一化扩展标准keras LSTM和GRU层。 用法示例 这些图层可以像普通图层一样容易使用： from LayerNormalizationRNN import LSTM , GRU inputs = Input ( shape = ( maxlen ,)) x = Embedding ( max_features , 128 )( inputs ) x = LSTM ( 64 , layer_to_normalize = ( "input" , "output" , "recurrent" ), normalize_seperately = True )( x ) # x = GRU(64, layer_to_normalize=("input_gate", "input_recurrent", "recurrent_gate", "recurrent_rec