这是一个关于keras---基础学习课件的课件，祝大家学习顺利！

使用keras实现神经网络，实现交通指示牌的识别

cnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-master

采用卷积神经网络模型训练的keras+opencv水果识别，苹果和香蕉

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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