零生产 不建议按如下所示部署生产模型。 这只是一个快速入门的端到端示例。 本指南向您展示如何： 建立一个可预测纽约市Airbnb价格的深度神经网络（使用scikit-learn和Keras） 建立一个REST API，根据模型预测价格（使用Flask和gunicorn） 在Google App Engine上将模型部署到生产环境 快速开始 要求： Python 3.7 Google Cloud Engine帐户 克隆此存储库： git clone git@github.com:curiousily/End-to-End-Machine-Learning-with-Keras.gi

提出一种基于集成深度学习模型的情感状态检测方法.首先从脑电信号的时域、频域和时频域中提取4种表征情绪状态显著信息的初始特征;然后使用胶质细胞链改进的深度信念网络分别提取这些特征的高层抽象表示;最后利用判别式受限玻尔兹曼机对高层抽象特征进行融合,进行情感状态预测.在DEAP数据集上进行的实验显示,胶质链能够挖掘和利用EEG不同通道之间的相关性信息,而集成深度学习模型能够有效集成EEG信号在时域、频域和时频域蕴含的情感状态相关的显著性信息.

LSTM_Stock_Predictor 由于加密货币投机活动的波动性，投资者通常会尝试结合社交媒体和新闻文章的观点来帮助指导其交易策略。 这样的指标之一就是 ，它试图使用各种数据源来产生加密货币的每日FNG值。 让我们使用FNG值和简单的收盘价来构建和评估深度学习模型，以确定FNG指标是否为加密货币提供比正常收盘价数据更好的信号。 我们将使用深度学习递归神经网络来建模比特币收盘价。 一个模型将使用FNG指标来预测收盘价，而第二个模型将使用收盘窗口来预测第n个收盘价。 方法： 准备数据以进行培训和测试 我们将使用n天窗口的时间窗口对数据进行切片。 对于Fear and Greed模型，我们将使用FNG值来尝试并预测收盘价。 对于收盘价模型，我们将使用之前的收盘价来尝试并预测下一个收盘价。 在每个模型中，我们将使用70％的数据进行训练，并使用30％的数据进行测试 使用MinMax

深度学习模型转换器：针对不同深度学习框架软件的深度学习模型的转换器转换

mmlab自带的resnet50源文件，resnet50_caffe-788b5fa3.pth，resnet50_caffe-788b5fa3.pth

摘 要 癌症是当前医学最大的难题之一并且相对于6发达国家的癌症治愈率60%~70% 目前我国的癌症存活率仅仅为20%~40%在医疗水平上我国医疗技术并不与发达国家 有太大差异但是由于发达国家相对于我国有着较高的早期癌症筛查率故癌症发现早 并且大多发现为早期很大程度上为治疗减轻了难度提高了癌症的治愈率与存活时间 在所有癌症中对女性威胁最大的为乳腺癌而早期的乳腺癌治愈率最高能达到95% 癌症通常的检

:训练U-Net 深度学习模型对乳腺动态增强磁共振图像(DCE-MRI)上乳腺肿块进行 自动分割、定位和体积测量,并将结果自动导入结构化报告中,探讨其植入临床工作流程的可行性,旨在提高诊断效率和效能

基于卷积神经网络（CNN）的肺结节自动检测的深度学习模型

音乐生成器 介绍 使用TensorFlow实验各种深度学习模型以生成音乐 结果 解释不同的模型和实验。 安装 该程序需要以下依赖项（易于使用pip进行安装）： Python 3 TensorFlow（已通过v0.10.0rc0测试。不适用于以前的版本） CUDA（有关使用gpu的信息，请参见TensorFlow 以了解更多信息） Numpy（应该与TensorFlow一起安装） 御堂（MIDI图书馆） Tqdm（用于不错的进度条） OpenCv（很抱歉，没有简单的方法可以使用python 3安装它。它主要用作可视化工具来打印钢琴卷，因此是非常可选的。所有OpenCv调用都包含在i

城市声音分类：使用音频数据集，我们将提取特征并应用深度学习模型对声音进行分类