Keras 自注意力 [| ] 处理顺序数据的注意力机制，考虑了每个时间戳的上下文。 安装 pip install keras-self-attention 用法 基本的 默认情况下，注意力层使用附加注意力并在计算相关性时考虑整个上下文。 以下代码创建了一个注意力层，它遵循第一部分中的方程（ attention_activation是e_{t, t'}的激活函数）： import keras from keras_self_attention import SeqSelfAttention model = keras . models . Sequential () model . add ( keras . layers . Embedding ( input_dim = 10000 , output_dim =

工业视觉异常检测框架 目录 语境 该存储库包含与我们的异常检测框架相关的代码，该框架使用针对在我们的污点状噪声损坏的图像上训练的自动编码器。 全文可在，并将很快在ICPR2020上发表。 下面的插图概述了使用我们的方法（AESc +染色）在MVTec AD某些样本上获得的异常检测结果。 方法概述 在这项工作中，我们解决了工业应用中图像异常检测的问题。 我们的方法基于经过训练的自动编码器，可以将任意图像（即有或没有任何缺陷）映射到干净图像（即无任何缺陷）。 通过这种方法，可以通过以下方法发现缺陷： （通常）一种基于残差的方法，该方法通过测量输入图像与其重建的干净版本之间的绝对差来评估异常。 （或者）基于不确定性的方法依赖于这样的直觉，即在训练过程中看不到的结构（即异常）将与更高的不确定性相关联，这可以通过MCDropout技术推断出的30个输出图像之间的差异来估算。 为了提高重建的干

带有Python的Neural Network Visualizer Web App 使用Streamlit的Neural Network Visualizer Web应用程序，以及使用Keras和Flask的简单模型服务器。 它使用Keras训练神经网络模型，并使用Keras的功能API创建具有多个输出的模型。 它是一个Web应用程序，可针对给定的输入可视化神经网络所有层的所有节点的输出。

解决了以下错误： 1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4 2.ValueError: Error when checking target: expected dense_3 to have 3 dimensions, but got array with … 1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4 错误代码： mode

压缩包中包含基于keras的cifar10分类的所有程序：图像预处理，网络搭建，网络训练，网络验证

keras_contrib包，下载后直接按照如下安装 1.解压 2.cmd环境下进入解压位置 3. cd keras-contrib python setup.py install

Keras Faster-RCNN [更新] 这项工作已在StrangeAI-一个AI算法中心上公开，您可以在找到（您可以在此网站上找到更多有趣的工作，这是学习AI的很好的资源，StrangeAi的作者维护了AI中的所有应用程序）。 您还可以订阅他们的官方微信帐户： 这是一个基于tensorflow和keras的faster-rcnn的非常有用的实现，该模型非常清晰，仅保存在.h5文件中，开箱即可使用，并在完全支持下易于训练其他数据集。 如果您有任何疑问，请随时通过微信问我：jintianiloveu 更新 该代码仅支持keras 2.0.3，最新版本会导致一些错误。 如果可以解决，请随时给我发送PR。 要求 基本上，此代码同时支持python2.7和python3.5，应安装以下软件包： 张量流 凯拉斯 科学的 cv2 开箱即用的模型可以预测 我已经训练了一种预测Kitti的模

Tensorflow下Keras中Lstm方法进行时间序列预测，代码中做了详尽的中文解释，并对一些参数进行了注释和说明。适合初学者练手。该例子中所用数据为双色球历史开奖数据（7列），用本期开奖数据预测下一期数据（当然预测结果是相差很远）。可以通过反复调整参数观察预测的结果，学习各参数对预测结果的影响。

使用LSTM和其他算法进行无监督的异常检测 在合成时间序列数据上使用LSTM（长期短期记忆）算法进行无监督的异常检测。 它使用均方误差作为此类数据中离群值的度量。 原始信号，平滑信号和通过MSE进行异常检测的图表。 一些待办事项： Keras（TF后端） 估算真实数据（例如，） PyTorch端口 其他方法： 带有状态转换的有限状态自动机，用于时间序列数据分段（ ） 一类NN（） 待定 参考

主要介绍了使用keras实现孪生网络中的权值共享教程，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