相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了GRU结构并在文末介绍其python实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 GRU(Gated Recurrent Unit) 是由 Cho, et al. (2014) 提出，是LSTM的一种变体。GRU的结构与LSTM很相似，LSTM有三个门，而GRU只有两个门且没有细胞状态，简化了LSTM的结构。而且在许多情况下，GRU与LSTM有同样出色的
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
本来今天在写毕业论文，就不打算更新了，但是写毕业论文挺痛苦的，因为我发现毕业论文的文字不能像公众号这样比较随意，随意的文字不是说不严谨，而是为了便于大家理解，这里就是想吐槽一下，国内写论文的“八股文”现状，反正大家都是一个抄一个的，真的想搞个深度学习模型，把国内的中文论文按照写作风格做个分类，估计最多只能分两类吧，猜猜是那两类？ 说到循环神经网络，其实我印象是比较深的，因为循环神经网络是我接触的第一个深度学习模型，大概在一年半前吧，那时候我还没有深度学习的概念，算是刚入门机器学习。偶然一个机会，听某位老师给
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。
数据科学竞赛是学习各类算法、深入理解数据科学、提升和挑战自己的绝佳机会，而这些竞赛中有一些常用的模型。
不仅支持TensorFlow、PyTorch、Jax三大框架作为后端，还能在它们之间无缝切换，甚至混合使用。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
通过本教程，你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别，以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧？作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类，并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验，我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
昨天，著名深度学习开源库 Keras 通过官方博客正式发布了全新版本：Keras 2。 根据官方介绍，此次更新的重点有两个： Keras 2 API 将作为 TensorFlow 框架的一部分直接向用户提供支持； Keras 2 API 经过了重新设计，将成为团队第一个长期支持（long-term-support）的 API。 Keras 表示：从 2015 年 3 月发布第一个版本以来，有数以百计的开发人员对 Keras 的开源代码做了完善和拓展，数以千计的热心用户在社区对 Keras 的发展做出了贡献
本文将简要介绍Keras的功能特点，使用Keras构建模型一般流程的6个步骤，以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练，有点类似于扔一架纸飞机，一开始给它一点推力，之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果（并避免浪费纸飞机），更聪明的做法是不用纸飞机，而是用一架无人机，它可以感知其环境，将数据发回给操纵者，并且能够基于当前状态自主航行。下面要介绍的技术，可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机，可以自我反省并动态地采取行动
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王赫 上个月，我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。 Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室，为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习？ 在我们说明Deep Cognition是如何简化深度学习和人工智能之前，先让我们定义一些深度学习的主要概念。 深度学习，它的核心是用连续"层状"结构来逐级递进的学习有意义的特征表示，其作为机器学习的一个特定的子研究领域，现已成为
来源：大数据挖掘DT数据分析 本文长度为1500字，建议阅读5分钟 本文为你介绍LSTM网络原理及其在流行音乐趋势预测赛题中的应用。 一、 LSTM网络原理 1.1 要点介绍 LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据。比如时间序列的数据，像每天的股价走势情况，机械振动信号的时域波形，以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。 LSTM本身不是一个独立存在的网络结构，只是整个神经网络的一部分，即由LSTM结构取代原始网络中的隐层单元部分。 LSTM网络具有“
PyTorch Lightning 地址：https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
图片发自简书App MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST机器学习入门:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html iOS MNIST: https://academy.realm.io/posts/brett-koonce-cnns-swift-metal-swift-language-user-group-2017/ 如果你是机器学习领域的新手， 我们推荐你从这里开始，通
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。
一、 LSTM网络原理 要点介绍 （1）LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据，比如时间序列的数据，像每天的股价走势情况，机械振动信号的时域波形，以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。 （2）LSTM本身不是一个独立存在的网络结构，只是整个神经网络的一部分，即由LSTM结构取代原始网络中的隐层单元部分。 （3）LSTM网络具有“记忆性”。其原因在于不同“时间点”之间的网络存在连接，而不是单个时间点处的网络存在前馈或者反馈。如下图2中的LSTM单元（隐层单
文章导读：这篇文章不是为了全面深入的介绍循环神经网络（recurrent neural networks），而是为那些没有任何机器学习（machine learning）背景知识的读者提供一种思路，意在展示艺术家和设计师运用简单的Javascript和p5.js库构造预训练神经网络、进而创作出交互式数字作品的过程。 引言 近年来，对于那些富有创造性的群体来说，机器学习已经成为一种流行的工具。风格迁移（style transfer）、t-sne算法、自编码器（autoencoders）、生成对抗网络（
翻 译 | 天字一号（郑州大学）、Ryan（西安理工大学）、申影（山东大学）、邺调（江苏科技大学）、Loing（华中科技大学）
在这一节中，我们使用Keras来搭建神经网络，Keras是一个python的深度学习框架
原标题 | Starter Pack for Deep Learning Projects in PyTorch — for Extreme Beginners — by a beginner!
（第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
如果您计划尝试深度学习模型，那么Keras可能是一个很好的起点。它是用Python编写的高级API，后端支持Tensorflow、CNTK和Theano。
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras，在2.0中，我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。
一些前面说明 实现基本完全基于文末列出的deepFM 原文（还有几处或者更多地方可以优化，比如二次项多值输入的处理，样本编码等等） 文末参考的文章用Keras实现一个DeepFM 是我们初期学习和搭建deepFM 的主要参考。然后下面我们的实现会比参考内容更简单而且有一些处理上的差异。同时在我们的业务数据集上，下面我们自己的实现方式得到的测试 auc 大约都比按照上面文章的实现测试 auc 高约 0～0.01 左右。（当然这里可能有各种原因导致的差异，并不能说下面的实现是绝对优于参考文章的） 下面的内
今天这篇我们介绍下Python中常用的机器学习库(机器学习、深度学习啥的，小编还是建议使用Python进行建模编写哈)，也算是本公号机器学习的第一篇推文，主要内容如下：
deepFM 的发展史我们也不多介绍，目前我们也主要用于做 ctr cvr 预测。
机器之心整理 参与：思源 今年 1 月 12 日，Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注，他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。而昨日，François Chollet 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成！他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力，也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量。 这一次发布的是 Keras 官方中文文档，它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中，虽然目前已经
Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室，为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
1. loss是整体网络进行优化的目标， 是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的
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：
欢迎来到数学和代码turorial系列的第一部分。展示如何实施一种称为近端策略优化（PPO）的强化学习算法，用于教授AI代理如何踢足球/足球。在本教程结束时，将了解如何在演员评论框架中应用on-policy学习方法，以便学习导航任何游戏环境。将在PPO算法的上下文中看到这些术语的含义，并在Keras的帮助下在Python中实现它们。所以首先开始安装游戏环境。
本文介绍了Apache Spark的四个主要应用场景，包括大数据处理、机器学习、图计算和流处理。Spark可以处理批量数据和流数据，并且提供了简单易用的API。同时，Spark还支持多种编程语言，包括Python、Java和Scala等，使得开发人员可以更加便捷地开发复杂的数据处理应用。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
在此博客文章中，探索了用于实现强化学习（RL）算法的功能范例。范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数，然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。
选自 The Keras Blog 作者：Francois Chollet 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天、吴攀 Keras 在 2015 年 3 月首次推出，现在用户数量已经突破了 10 万。其中
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
原文标题：Understanding deep Convolutional Neural Networks with a practical use-case in Tensorflow and Keras 作者：Ahmed Besbes 翻译：苏金六 校对：韩海畴 本文长度为10451字，建议阅读10分钟 本文通过数据集和应用案例，详细分析卷积神经网络，手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。 深度学习是目前最热门的人工智能话题之一。它是部分基于生物学解释的算法合集，在计算机视觉、自
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
