Deep Learning with Keras - Antonio Gulli.pdf

CMD 域不变表示学习的中心矩差异-ICLR 2017 注意：及其和均可使用 该存储库包含用于重现实验的代码，该论文在Werner Zellinger，Edwin Lughofer和Susanne Saminger-Platz的美国国际学习表示会议（ICLR2017）上发表了报告的实验。 JKU Linz的基于知识的数学系统，以及软件能力Hagenberg的数据分析系统小组的Thomas Grubinger和ThomasNatschläger。 在源代码中，CMD域正则化器用'mmatch'表示。 要求 该实现基于Theano和神经网络库Keras。 要安装Theano和Keras，请按照各自github页面上的安装说明进行操作。 您还需要：numpy，熊猫，seaborn，matplotlib，sklearn和scipy 数据集 我们在论文中报告两个不同基准数据集的结果：Amazo

本文来自360doc，本文主要介绍如何使用KERAS这个现在最新的深度学习框架来构造实用的深度学习模型。深度学习是目前最热门的高级分析技术之一，在很多方面表现出了超越传统机器学习方法的有效性。但是在常用的TensorFlow，CNTK，Theano等计算环境中实现不同的深度学习模型仍然需要耗费很多时间来编写程序。KERAS的出现提供了一个高度抽象的环境来搭建深度学习模型，特别是其简单易用，跟网络结构一一对应的特点使得其迅速在数据科学家这个使用人群中流行起来。KEARS是Google工程师FranoisChollet为主创人员，基于Python开发和维护的一个抽象的神经网络建模环境，提供了一

BiLSTM CNN 在 Keras 中完成知识图谱 Keras 实现了题为“使用 CNN-BiLSTM 和注意力机制实现知识图完成的基于路径的推理方法”的论文。 给定一个候选关系和两个实体，它使用卷积运算和 BiLSTM 编码将实体连接到低维空间的路径。 还应用了一个注意力层来捕获候选关系与两个实体之间的每条路径之间的语义相关性，并从多条路径的表示中专注地提取推理证据以预测实体是否应该通过候选关系连接。 所需文件 data/processed_data.tar.gz - 包含具有关系和实体的接地路径的数据集文件（例如 e1、r1、e2、r2、e3）。 任务 - 可以从 [1] 下载。 为了生成诸如 (r1, r2, ..., rk) 之类的关系路径，我们使用了 [2]。 我们用于实验的原始知识图数据可以在 [1] 中找到，其中包括带有训练/测试三元组的任务数据集。 如果您使用我们的

Inception-v4, 在Keras中，起始 v4.起始 Resnet v1和 v2 Keras中的起始使用函数API在Keras中实现 Inception-v4.起始- Resnet-v1和v2体系结构。 本文对这些体系结构的研究，在 "inception-v4.起始resnet和剩余连接对学习的影响"。模型被打印并显

主要介绍了keras的siamese(孪生网络)实现案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于深度学习的植物病害识别 这个基于django的Web应用程序使用经过训练的卷积神经网络来识别植物叶片上存在的疾病。 它由38种不同的健康和病态植物叶子组成。 38个类是： 苹果->苹果结ab 苹果->黑腐 苹果->雪松苹果锈 苹果->健康 蓝莓->健康 樱桃->白粉病 樱桃->健康 玉米-> Cercospora叶斑（灰色叶斑） 玉米->普通锈 玉米->北方叶枯病 玉米->健康 葡萄->黑腐 葡萄->埃斯卡（黑麻疹） 葡萄->叶枯病（Isariopsis Leaf Spot） 葡萄->健康 橙色->上龙冰（柑橘绿化） 桃->细菌斑 桃子->健康 胡椒，铃铛->细菌斑 胡椒，铃铛->健康 马铃薯->早疫病 马铃薯->晚疫病 土豆->健康 覆盆子->健康 大豆->健康 壁球->白粉病 草莓->叶焦 草莓->健康 番茄->细菌斑 番茄->早疫病 番茄->晚疫病 番茄->叶霉 番茄

可视化神经网络的决策边界 目的 在这里，我将使用Keras实现示例神经网络，并向您展示神经网络如何随着时间学习。 讲解 我写了一篇详尽的博客文章来解释代码，您可以在找到。 所需的Python库 凯拉斯 斯克莱恩 脾气暴躁的 Matplotlib 操作系统 数据集 结果

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垃圾分类 数据集及代码下载链接： : 基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统，用于参加中国软件杯双创大赛。 一，安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | 喀拉拉邦| cv2 二，train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过多庞大，因此不一并上传 三，predict.py作为预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。 四，双创大赛.zip中和外部文件的区别就是多了些比赛文档，里面有个人信息不能外传，希望不要再问我要密码了。 测试结果示例：