这里使用ngrok作为样例来为github webhooks payload url建一个隧道，这样我们的内网github就可以发布到公网上。除了ngrok以外可以选择其他服务。
我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。
出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：
预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段： 1import torchvision.models as models 2inception = mo
通过观察神经网络和深度学习模型在训练期间的表现，你可以得知很多有用的信息。 Keras是Python中强大的库，为创建深度学习模型提供了一个简单的接口，并包装了更为技术性的TensorFlow和The
【导读】近日，Abdul Fatir 在自己的CS5228课程报告使用不同的方法进行Tweets情感分析（作为二分类问题），并对这些方法的性能进行比较，主要是基于Python实现多种模型(Naive
航空图像中的目标检测是一个具有挑战性且有趣的问题。随着无人机成本的降低，航空影像数据量的激增，拥有能够从航空数据中提取有价值的信息的模型将非常有用。
结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
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
本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类；
使用Keras Tuner进行超参数调整可以将您的分类神经网络网络的准确性提高10％。
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。
本文介绍如何构建深度转换网络实现端到端的文本生成。在这一过程中，包括有关数据清理，训练，模型设计和预测算法相关的内容。
随着全球化进程的不断深化，法庭面临了越来越多来自不同语言和文化背景的当事人，这使得法庭口译工作显得尤为重要。传统的口译方法在效率和准确性方面存在挑战，因此需要一种更先进的、能够实时翻译的系统来满足法庭口译的需求。
本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类；使用到TF的花朵数据集，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670 张彩色图片；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“蒲公英”，或“玫瑰”，还是其它。
人脸识别是计算机视觉领域的重要应用之一，通过TensorFlow和Keras等深度学习工具，我们可以构建一个简单而强大的人脸识别系统。在这篇博客中，我们将详细介绍如何使用TensorFlow和Keras构建一个人脸识别系统，包括数据准备、模型构建、训练和测试。
现在有很多现成的训练艺术风格迁移模型的工具，大多数人使用Johnson等人描述的网络架构的变体来执行快速的前馈风格化。因此，大多数风格迁移模型都是7MB。
深度学习发展势头迅猛，但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
【导读】近日，Daniel Shapiro博士利用开源的图结构卷积网络进行知识图谱处理，并应用于交易数据的欺诈检测，其知识图谱处理相关源码也开源出来，并且Daniel Shapiro博士写了一个基于Keras的知识图谱处理实战的博客，内容浅显易懂，是一篇想了解知识图谱实战的好文，让我们来看下。 想了解知识图谱相关概念和内容，请阅读专知以前推出的报道： 【干货】最全知识图谱综述#1: 概念以及构建技术 【干货】最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用 【专知荟萃03】知识图谱KG知识资料全集（入门/进阶
1.在搭建网络开始时，会调用到 keras.models的Sequential()方法，返回一个model参数表示模型
递归神经网络被用来分析序列数据。它在隐藏单元之间建立递归连接，并在学习序列后预测输出。 在本教程中，我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据，你也可以对时间序列数据应用同样的方法。我们将使用Keras R接口在R中实现神经网络：
自动机器学习是现在非常流行的一个概念，我们在进行深度学习的时候需要调整的典型超参数包括优化算法（SGD，Adam等），学习速率和学习速率调度以及正则化等。根据数据集和具体问题，深度学习专家可以进行数十到数百次实验，以找到神经网络架构和超参数之间的平衡，这些实验通常需要计算数百到数千小时。刚刚提到的这种模式仅适用于专家，那非深度学习专家呢？如果一个业余爱好者也想快速搭建一个深度神经网络，那这种半自动化的搭建方式就再适合不过了，于是现在Auto-Keras和AutoML就应运而生了。
在统计学和机器学习中，组合使用多种学习算法往往比单独的任何的学习算法更能获得好的预测性能。与统计力学中的统计集成不同（通常是无穷大），机器学习的集成由具体的有限的替代模型集合构成，但通常在这些备选方案中存在更灵活的结构。 使用集成主要是为了找到一个不一定包含在它所建立的模型的假设空间内的假设。从经验来看，当模型之间存在差异显著时，集成通常会产生更好的结果。 动机 如果你看过一些大型机器学习竞赛的结果，你很可能会发现，最好的结果是往往是由集成模型取得而不是由单一模型来实现。例如，ILSVRC2015（201
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
https://github.com/Terrance-Whitehurst/Keras-Art-Images-Classification/blob/master/Keras%20Artwork%20Classification.ipynb
在下篇文章中，我还会演示如何将训练好的Keras模型，通过几行代码将其部署到智能手机上。
最近，我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle，David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止，我从未将批标准化（BN）层视为学习过程本身的一部分，仅是为了帮助深度网络实现优化和提高稳定性。经过几次实验，我发现我错了。在下文中，我将展示我复制的论文的结果以及从中学到的东西。
很多时候，人们在网上晒各种东西、抒发情感。个体的情感分析可能没有多大用处，但对大多数人的情感进行分析，就能得到比较有趣的结果。想象一下，当一个热点新闻事件出现后，你可以通过分析大多数人的留言感知舆情，了解网络平台中人们的心情。本教程将会教你如何在社交平台上执行类似的分析操作。 用机器学习从文本中读取情绪称为情感分析（sentiment analysis），它是文本分类中突出的用例之一，属于自然语言处理（NLP）非常活跃的研究领域。其它应用比如，检测垃圾邮件、自动标记客户查询以及将文本分类为已定义的主题等。那么，如何做到这一点呢？
【新智元导读】微软数据科学家Ilia Karmanov做了一个项目，使用高级API测试8种常用深度学习框架的性能（因为Keras有TF，CNTK和Theano，所以实际是10种）。Karmanov希望
通过使用深度学习实现分类问题的动手演练，如何绘制问题以及如何改善其结果，来了解TensorFlow的最新版本。
对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是目前最优的网络结构，没有之一。在面部识别、自动驾驶、物体检测等领域，CNN被广泛使用，并都取得了最优性能。对于绝大多数深度学习新手而言，数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目，网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码，新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果，这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇，却没能真正了解整个算法的具体流程。本文将利用Keras和TensorFlow设计一个简单的二维卷积神经网络（CNN）模型，手把手教你用代码完成MNIST数字识别任务，便于理解深度学习的整个流程。
基于TensorFlow2.x的框架，使用PYthon编程语言，实现对服装图像进行分类。
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
如今，几乎我们使用的每个应用程序中都有大量数据- 听音乐， 浏览朋友的图像，或者 观看新的预告片
刚才边写这个，别跑程序，偏偏没有选择自动保存，因此没得了，一个字也没有给我留下来，消耗了我所有的耐心。
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层，以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
本章旨在帮助您开始使用神经网络解决实际问题。您将巩固从第二章和第三章中获得的知识，并将所学应用于三个新任务，涵盖神经网络的三种最常见用例 — 二元分类、多类分类和标量回归：
图像分类是一种机器学习任务，涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务，但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。
前言 无人车到底是怎样一步一步学会开车的？自动驾驶汽车开发的过程，也是我们了解计算机视觉和深度学习的优势和局限性的过程。 与人类用双眼去观察路面、用手去操控方向盘类似，无人车用一排摄像机去感知环境，用深度学习模型指导驾驶。大体来说，这个过程分为五步： 记录环境数据 分析并处理数据 构建理解环境的模型 训练模型 精炼出可以随时间改进的模型 如果你想了解无人车的原理，那这篇文章不容错过。 记录环境数据 一辆无人车首先需要具备记录环境数据的能力。 具体来说，我们的目标是得到左右转向角度的均匀分布。这倒也不难操作
看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？
原作：Marty Jacobs 安妮 编译自 Zore Equals False 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 📷 无人车到底是怎样一步一步学会开车的？ 与人类用双眼去观察路面、用手去操控方向盘类似，无人车用一排摄像机去感知环境，用深度学习模型指导驾驶。大体来说，这个过程分为五步: 记录环境数据 分析并处理数据 构建理解环境的模型 训练模型 精炼出可以随时间改进的模型 如果你想了解无人车的原理，那这篇文章不容错过。 记录环境数据 一辆无人车首先需要具备记录环境数据的能力。 具体来说，我们的目标是得
原作：Marty Jacobs 安妮 编译自 Zore Equals False 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无人车到底是怎样一步一步学会开车的？ 与人类用双眼去观察路面、用手去操控方向盘
AWS最近宣布发布了针对Keras 2的Apache MXNet后端，与使用多GPU的默认后端相比，它可以为你提供高达3倍的速度提升。它可以改进训练和推理性能。在这个版本中，你现在能够将经过训练的Keras（使用MXNet后端）模型导出为本地MXNet模型，而不必依赖于特定的语言绑定。这种新的导出模型功能允许你使用各种工具（这些工具属于MXNet生态系统的一部分）。
卷积神经网络 概念认识：https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928
【导读】近日IBM研究院提出从深度学习相关论文中自动生成深度学习代码，使用这项研究，在研究论文中提出的DL设计可以被自动提取，然后使用一种新颖的深度学习UI编辑器DARVIZ，可以手动修改和完善提取的设计。对于提取的DL设计，其源代码可以在 Keras（Python）和 Caffe（prototxt）中实时生成。所提出的DLpaper2Code框架从研究论文中提取图形和表格信息并将其转换为源代码，未来可能对DL研究的重现性产生重大影响。 论文：DLPaper2Code: Auto-generation of
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