Triplet Loss训练所需数据，是博文《Tensorflow2/Keras Triplet Loss 代码实践》(https://blog.csdn.net/u012762410/article/details/127484490)所需数据。主要包含：anchor_arr.npy，negative_arr.npy和positive_arr.npy。

TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用（源代码与数据集） 包含源代码和数据集 ，免去数据集下载缓慢的烦恼

虽然之前很多深度学习的课程种都有提到过Keras，但是Keras作为单独的一个项目进行全面的高阶教学，应该还是第一次。Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。

主要介绍了keras 多任务多loss实例，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

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

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包含mnist数据集及相应的keras代码，可直接运行。使用前请阅读ReadMe.txt。MNIST数据集是深度学习领域Hello World级别的数据集。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.

1.深度学习资料(猫狗数据集，代码，96准确率，ResNet网络实现)。 2.TensorFlow 教程以 Jupyter 笔记本格式编写而成。 3.您最好从用户友好的 Keras Sequential API 入手。您可以将各基础组件组合在一起来构建模型。 4.Keras 函数式 API 和子类化 API 提供了由运行定义的自定义和高级研究接口。您可以构建模型，然后编写前向传播和反向传播；还可以创建自定义层、激活函数和训练循环。 5.猫狗大战是 kaggle 的一个著名比赛项目，即编写一个算法使机器能够区分猫和狗（图片）。 6.猫狗识别是计算机视觉和卷积神经网络的入门项目。通过这个项目，初学者（我这种）7.能够很好地理解图像数据的结构。 这个项目的整体流程如下： 数据读入 数据清理 将图片与label对应 图片尺寸归一化 划分验证集、训练集 数据扩增 数据训练、观察学习过程、计算本地cv分数 预测、提交 8.数据来源：Kaggle在2013年公开的猫狗数据集，该数据集总共25000张图片，猫狗各12500张。

TensorFlow1.2-Kera2.0官方库文档中文版-高清PDF-带目录标签，比较好的入门指南，适合大家查阅和当做学习文档使用，方便打印

使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源