卷积核可视化 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras import backend as K from keras.models import load_model # 将浮点图像转换成有效图像 def deprocess_image(x): # 对张量进行规范化 x -= x.mean() x /= (x.std() + 1e-5) x *= 0.1 x += 0.5 x = np.clip(x, 0, 1) # 转化到RGB数组 x *= 255 x = np.clip(x, 0, 25

Haar分类器结合keras-facenet算法实现人脸检测分割及人脸识别考勤系统完整源码+项目说明.zip 【模式识别-人脸识别考勤系统】 利用Haar分类器完成人脸检测、分割；利用FaceNet网络完成人脸识别。 【依赖库】 opencv-python numpy keras-facenet（见 https://pypi.org/project/keras-facenet/ ） Keras TensorFlow 其中，keras-facenet需要下载预训练模型置于~/.keras-facenet目录下，如果你获得的版本在model/目录下没有带该模型，请自行到该库的GitHub仓库页下载，或在第一次调用该库时也会自动下载。 【使用face_manager.py可以进行人脸的录入，注意录入姓名时，之间不要用空格分隔】 【使用main.py可以进行人脸考勤主操作】 准确率达到93.2% 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。

基于Keras+python实现的声纹识别系统完整源码(可训练和测试)+带数据集+训练好的模型+项目说明.7z 【项目】基于深度学习的声纹识别 【主要功能】 通过声音识别人物 实现原理（流程）： 音频 → 提取语音特征（FFT、Mel过滤、MFCC）→ CNN&GRU → Triplet loss损失函数训练 + 预训练 + 训练得结果

介绍 这是一个使用keras和mnist数据集的简单图像识别模型。 使用img_saver.py，您可以通过将png文件命名为其预测标签来生成图像。 因此，此模块在我的Express Express节点中使用。 该应用程序可以允许您键入一些随机整数，并在HTML上显示相应的图像。 Python版本 3.6 图书馆 主要依靠keras，numpy，matplotlib 权重和架构 全部保存在model.h5（顺序架构）和model.json（权重）中

Keras用IMDB数据源(imdb.npz + imdb_word_index.json) from tensorflow.keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) # word_index is a dictionary mapping words to an integer index word_index = imdb.get_word_index() # We reverse it, mapping integer indices to words reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()]) # We decode the review; note that our indices were offset by 3 # because 0, 1 and 2 are reserved indices for "padding", "start of sequence", and "unknown". decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])

使用机器学习进行疾病诊断 医疗保健领域的机器学习模型。 乳腺癌检测-使用KNN和SVM 糖尿病发作检测-使用神经网络和网格搜索 角膜动脉疾病（心脏病）诊断-使用神经网络 自闭症谱系障碍（神经发育障碍）诊断-使用简单的神经网络 数据集从UCI机器学习存储库获得。

将GRU与CNN的输出整合输出

人工神经网络架构 使用keras（后端的Tensorflow）轻松构建ANN架构的脚本。

基于MLP_CNN_LSTM_CNN-LSTM时间序列预测_编码器-解码器LSTM多步预测_Keras_python源码_代码附有详细注释 3.用于时间序列预测的MLP 4.用于时间序列预测的CNN 5.用于时间序列预测的LSTM 6.编码器-解码器LSTM多步预测 7.用于时间序列预测的CNN-LSTM

基于keras的人脸识别，利用opencv+keras+python实现人脸识别系统