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Code By Vis-Lin

Keras可视化工具包 keras-vis是用于可视化和调试已训练的keras神经网络模型的高级工具包。 当前支持的可视化包括： 激活最大化 显着图 类激活图 默认情况下，所有可视化都支持N维图像输入。 即，它推广到模型的N维图像输入。 该工具包通过干净，易于使用和可扩展的界面将上述所有问题归纳为能量最小化问题。 与theano和tensorflow后端兼容，具有“ channels_first”，“ channels_last”数据格式。 快速链接 阅读位于的文档。 日语版为 。 加入闲暇来提问/讨论。 我们正在中跟踪新功能/任务。 如果您愿意帮助我们并提交PR，将非常乐意。 入门 在图像反向传播问题中，目标是生成使某些损失函数最小化的输入图像。 设置图像反向传播问题很容易。 定义加权损失函数 在中定义了各种有用的损失函数。 可以通过实现来定义自定义损失函数。 from vis . losses import ActivationMaximization from vis . regularizers import TotalVariation , LPNorm fil

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DIY Analytics开源光谱仪 该存储库提供了开放光谱仪项目的硬件原理图和材料清单，使从业人员，学生和公民科学家能够使用其光谱仪收集数据，并获得良好而有趣的学习体验。 开放式光谱仪项目包括网络摄像头，简单的激光切割部件，电池盒和合适的LED闪电组件。 光谱仪通过USB连接到计算机，用户可以在其中运行此存储库中提供的脚本以运行实验并进行测量。 享受！ 光谱仪的透明版本，用于解释目的。 开放科学与目标 从定义上讲，科学应该是开放的和可复制的。 因此，任何人都可以验证实验的结果。 不幸的是，今天并非总是如此。 为了能够验证实验，所使用的所有组件均应公开可用。 这包括科学仪器的软件和硬件。 我们的光谱仪项目遵循这条道路。 通过访问科学实验中使用的设备的所有层，用户可以深入了解如何进行科学测量，并且从业人员能够批判性地了解特定仪器的局限性。 光谱仪由一系列材料组成，这些材料旨在在世界任何

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