来源：机器之心 本文长度为2698字，建议阅读4分钟 本文通过构建同一个神经网络，对比当前最流行的 10 种深度学习框架。 [ 导读 ]近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FA
选自Medium 作者：Ilia Karmanov 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器
近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器之心对该文进行了编译。 项目GitHub链接：https://github.com/i
前几节我们详细研究了GRU和LSTM网络层，这两者特点是能够抓取输入数据在时间上的逻辑联系，因此这两种网络特别容易从文本中抓取规律，因为文本是有一个个单词依据前后次序连接起来的整体，单词与单词之间的连接可以看做是时间上前后相连的组合，因此使用GRU和LSTM构成的网络来进行文本的情绪分析时，正确率能高达90%。
我自己写的代码和该教程略有不一样，有三处改动，第一个地方是用归一化(均值为0，方差为1)代替数值缩放([0, 1])，代替的理由是能提升准确率
本文来自知乎问题 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？中笔者的作答，来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程。
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。
选自MiniMaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架，它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
选自TowardsDataScience 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天 在统计学和机器学习领域，集成方法（ensemble method）使用多种学习算法以获得更好的预测性能（相比单独使用其中任何一种算法）。和统计力学中的统计集成（通常是无穷集合）不同，一个机器学习集成仅由一个离散的可选模型的离散集合组成，但通常拥有更加灵活的结构 [1]。 GitHub 地址：https://github.com/LawnboyMax/keras_ensemblng 使用集成的主要动机是在发现新的假设，该假设不一定存
卷积操作就是卷积核（kernal）跟输入数据每个值相乘再加起来得到的一个值作为输出
之前需要做一个图像分类模型，因为刚入门，拿cifar10数据集练了下手，试了几种优化方案和不同的模型效果，这里就统一总结一下这段学习经历。
在统计学和机器学习领域，集成方法（ensemble method）使用多种学习算法以获得更好的预测性能（相比单独使用其中任何一种算法）。和统计力学中的统计集成（通常是无穷集合）不同，一个机器学习集成仅由一个离散的可选模型的离散集合组成，但通常拥有更加灵活的结构 [1]。 GitHub 地址：https://github.com/LawnboyMax/keras_ensemblng 使用集成的主要动机是在发现新的假设，该假设不一定存在于构成模型的假设空间中。从经验的角度看，当模型具有显著的多样性时，集成方法倾
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
flower_photos 数据量比较小，所以 simple_cnn 可以在 trainset 上拟合到 0.99，意思就是数据复杂度 < 模型复杂度
文：Sabrina Göllner 翻译：陈之炎 校对：zrx 本文约4800字，建议阅读10分钟 本文来自 Niantic 和 UCL 等机构的研究者使用精心设计和训练的 2D 网络，实现了高质量的深度估计和 3D 重建。 标签：CNN训练 性能优良的神经网络不一定要很大。 图Uriel SC （Unsplash） 近年来，图像识别领域的研究主要集中在深度学习技术上，并且取得了很好的进展。卷积网络（CNNs）在感知图像结构方面非常有效，它能够自动提取独特的特征。然而，大型神经网络往往需要大量的算力和长时
图像识别一直是人工智能领域的热门研究方向之一。深度学习模型在图像识别中的应用已经取得了显著的进展，使计算机能够像人一样理解和分类图像。本文将介绍如何使用深度学习模型来识别CIFAR-10数据集中的图像，并对模型的准确率进行分析。
人工智能之父John McCarthy将AI视为科学和工程的结合，而机器学习是AI已经实现的部分，利用机器学习技术，计算机能够通过体验（数据）来像人类一样学习，而不需要被显式地编程。这篇文章将详细介绍我们在大作业项目如何使用Python的Keras深度学习框架，实现一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）来识别图像中的店铺LOGO/招牌。
二维卷积网络是通过将卷积核在二维矩阵中，分别从width和height两个方向进行滑动窗口操作，且对应位置进行相乘求和。而图像则正是拥有二维特征像素图，所以图像应用卷积网络是二维卷积网络。
参考文章： Embedding层详解 Keras: GlobalMaxPooling vs. MaxPooling
在今天博客的最后，你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
噪声点处理：对原点周围的八个点进行扫描，比较。当该点像素值与周围8个点的值小于N时，此点为噪点 。
从EEG中准确解码出特定大脑活动是BCI技术中的关键步骤，最常用的手段就是深度神经网络。但是以往的深度神经网络往往都对大脑运动任务进行粗略分类，难以从神经生理学的高度解码EEG中精细的活动特征。今年1月份，Neeles和 Konstantinos团队发表在《Nature》子刊《Scientific reports》上的一篇报道提出了一个可以在神经生理学高度解释的三维卷积神经网络(3D-CNN)，该网络能够捕获运动过程中EEG特征的时空特性，保留了大脑诱发活动中至关重要的时间成分。且在测试其对相似运动模式的分类时，准确率达到了80%以上。相比现在的2D-CNN，3D-CNN的这一改进使得网络分类决策过程和大脑活动的神经生理学吻合度更高，这对复杂大脑活动的实时分类是一个重大进步。
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
这是一篇手把手教你使用 Python 实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程，当你看完本文后，你应当可以开始你的机器学习之旅了！
本文是我之前写过的一篇基于推特数据进行情感分析的文章（https://ahmedbesbes.com/sentiment-analysis-on-twitter-using-word2vec-and-keras.html）的延伸内容。那时我建立了一个简单的模型：基于 keras 训练的两层前馈神经网络。用组成推文的词嵌入的加权平均值作为文档向量来表示输入推文。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Report on Text Classification using CNN, RNN & HAN 翻译 | 小猪咪、莫尔•约瑟夫、M.Y. Li
前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别，准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程，实现猫、狗的识别。
The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第一部分做了编译介绍，后续会放出其他部分内容。 内容目录 简介 第一部分 分类/定位 目标检测 目标追踪 第二部分 分割 超分辨率、风格迁移、着色 动作识别 第三部分 3D 目标 人体姿势估计 3D 重建 其他未分类 3D 总结 第四部分 卷积架构 数据集 不可分类的其他
选自The M tank 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第一部分做了编译介绍，后续会放出其他部分内容。 内容目录 简介 第一部分 分类/定位 目标检测 目标追踪 第二部分 分割 超分辨率、风格迁移、着色 动作识别 第三部分 3D 目标 人体姿势估计 3D 重建
The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第一部分做了编译介绍，后续会放出其他部分内容。
对于希望运用某个现有框架来解决自己的任务的人来说，预训练模型可以帮你快速实现这一点。通常来说，由于时间限制或硬件水平限制大家往往并不会从头开始构建并训练模型，这也就是预训练模型存在的意义。大家可以使用预训练模型作为基准来改进现有模型，或者针对它测试自己的模型：
前言:在上一篇文章中，已经介绍了Keras对文本数据进行预处理的一般步骤。预处理完之后，就可以使用深度学习中的一些模型进行文本分类。在这篇文章中，将介绍text-CNN模型以及使用该模型对imdb影评数据集进行情感分析。 正如上篇文章所说，文本分类的关键在于准确提炼文档或者句子的中心思想，而提炼中心思想的方法是抽取文档或句子的关键词作为特征，基于这些特征去训练分类器并分类。每个类别可以理解为一种中心思想，如情感分析中，分类器将样本分为两类，一类为正面评论，另一类为负面评论，而正面和负面评论正是该文本或句子的
据北京听力协会预估数据，我国听障人群数量已过千万。而在全球范围内有4.66亿人患有残疾性听力损失，约占全世界人口的5%。聋哑人士很特殊，他们需要使用手语进行交流，其他与常人无异，我国存在特殊教育水平在各城市中发展力度具有较大差异，国家通用手语推广程度浅，但不懂手语，与听力障碍者交流会非常困难。
卷积神经网络（CNN）起源于人们对大脑视神经的研究，自从1980年代，CNN就被用于图像识别了。最近几年，得益于算力提高、训练数据大增，以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧，CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类，等等。另外，CNN也不再限于视觉，比如：语音识别和自然语言处理，但这一章只介绍视觉应用。
LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准：
该文章介绍了如何使用深度学习进行图像分类，通过对比不同的CNN结构，并分析其准确率和计算速度，最终得出结论：使用较深的CNN结构可以提高准确率，但可能会降低计算速度。同时，也介绍了一些常用的优化方法，如Dropout、批量归一化等，这些方法可以提高训练速度和模型性能。
MNIST项目基本上是深度学习初学者的入门项目，本文主要介绍使用keras框架通过构建CNN网络实现在MNIST数据集上99+的准确率。温馨提示，文末有福利哦。
图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片，我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片，或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影，只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理！
来源：DeepHub IMBA本文约2600字，建议阅读9分钟本文教你如何应用深度学习处理模糊图像。 图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片，我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片，或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影，只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理！ 在开始这个项目之前，本文假定读者应该了解深度学习的基本概念，例如神经网络、CNN。还要稍微熟悉一下 Keras、Tensorflow 和 OpenCV
本文提出了一种用于三维卷积神经网络（3D CNN）的模型压缩和移动加速框架 RT3D，通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术，使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍，准确性损失仅为 1％~1.5％。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时，可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队：美国东北大学（Northeastern University）的王言治研究组、威廉与玛丽学院（William & Mary）的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）的慎熙鹏研究组共同完成，发表于第 35 届美国人工智能协会年会（AAAI 2021）。
作者 | Jasmeet Bhatia 编译 | KK4SBB 本文将对目前流行的几种Keras支持的深度学习框架性能做一次综述性对比，包括Tensorflow、CNTK、MXNet和Theano。作者Jasmeet Bhatia是微软的数据与人工智能架构师，本文内容仅代表个人观点。 如果现在有人质疑Keras在数据科学家和工程师社区的地位，那么就先请他去看看专业AI和云计算玩家对Keras的支持率吧。官方发布的最新版Keras，除了支持Theano等通用库之外，已经可以支持谷歌的Tensorflow和微
在本项目中，将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码。验证码如下：
使用keras框架通过构建CNN+BiGRU网络实现在搜狗新闻文本数据集上91+的准确率。
因此，一位好奇的学者 Tikeswar Naik，通过简单的实验和我们讨论了这项技术的某一潜在滥用情况——使用 ML 来破解密码，希望通过这一介绍能够让更多人保持警惕，并找到减轻或防止滥用的方法。我们将其具体研究内容编译如下。
你想开始进行深度学习吗? 这有一篇关于Keras的深度学习的文章（地址见下方链接），对图像分类的神经网络做了一个总体概述。然而，它缺少一个关键的因素——实际的动手练习。本文将试图填补这一空白。 文章：
在过去的几年里，图像识别研究已经达到了惊人的精确度。不可否认的是，深度学习在这个领域击败了传统的计算机视觉技术。 将神经网络应用于MNIST的数据集以识别手写的数字这种方法将所有的图像像素传输到完全连接的神经网络。该方法在测试集上的准确率为98.01%。这个成功率虽然看上去不错，但不是完美的。 应用卷积神经网络可以产生更成功的结果。与传统的方法相比，重点部分的图像像素将被传输到完全连接的神经网络，而不是所有的图像像素。一些滤镜应该被应用到图片中去检测重点部分的像素。 Keras是一个使用通用深度学习框架的A
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高，这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高，所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet的推理速度。
选自GitHub 作者：Nadbor Drozd 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 用于文本的最牛神经网络架构是什么？数据科学家 Nadbor 在多个文本分类数据集上对大量神经网络架构和 SVM + NB 进行了测试，并展示了测试结果。 去年，我写了一篇关于使用词嵌入如 word2vec 或 GloVe 进行文本分类的文章（http://nadbordrozd.github.io/blog/2016/05/20/text-classification-with-word2vec/）。在我的基准测试中，嵌入的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
