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
在TensorFlow 2.0中对大量的高阶API库进行了删减与合并,根据官方的解释,这一切的变化都是为了使TensorFlow2.0更加易用和简洁。本文以官方推荐的唯一高阶API库tf.keras为主,概括地介绍TensorFlow 2.0的高阶API。
Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时,在性能方面也与TensorFlow,Caffe和MXNet等更复杂的库相当。除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码,否则Keras会为你提供最好的帮助!
选自data science central 机器之心编译 参与:蒋思源 本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能,包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano,作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端,而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型,机器之心不仅对该试验进行了介绍,同时还使用 Keras(TensorFlow 后端)在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。 如果我们对 Keras 在数据科学和深
这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。由于TensorFlow 2.0最近已发布,该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法,该NoteBook实现了电影评论预测。在这篇文章中,将看到一个使用Keras和最新的TensorFlow和TensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。
《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验,是一本非常好的深度学习入门书。本章节选自《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》第四章Keras入门部分内容。 福利提醒:在评论区留言,分享你的Keras学习经验,评论点赞数前五名可获得本书。时间截止周五(8月11日)晚22点
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活,也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活,是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记,从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
本部分属该两部系列中的第二部分,该系列涵盖了基于 Keras 对深度学习模型的微调。第一部分阐述微调背后的动机和原理,并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG,Inception 和 ResNet 的微调。
深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降。 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/,链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”,请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器,以及新版本中的新增内容,包括:
导语:在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文,探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道,深度神经网络一般非常复杂,即使是在当前高性能GPU的加持下,要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法,本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题,并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后,本文使用Te
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
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
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
想要真的了解深度学习,除了看视频,拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云