作者：Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与：路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2，开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练，安装简便，速度提升，同时支持保存 MXNet 模型。 感谢 Keras 和 Apache MXNet（孵化）开源项目的贡献者，Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址：ht
AI 研习社按，近期，AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2，开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
MaskRCNN 是何恺明基于以往的 faster rcnn 架构提出的新的卷积网络，一举完成了 object instance segmentation。该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。文章的主要思路就是把原有的 Faster-RCNN 进行扩展，添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。
首先打开Mask_RCNN/samples notebook，运行。 出现两个错误：
MaskRCNN是何凯明基于以往的faster rcnn架构提出的新的卷积网络，一举完成了object instance segmentation. 该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。 文章的主要思路就是把原有的Faster-RCNN进行扩展，添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。
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
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、介绍 批量文字识别（OCR）是Python办公自动化的基本操作，应用在我们工作生活中的方方面面，比如车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。 Python中OCR第三方库非常多，比如easyocr、PaddleOCR、cnocr等等。 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR 库，用于识别图像中的文字并输出为文本，支持 80 多种语言。 检测部分使用CRAFT算法，识别模型为CRNN，由3个组件组
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper，名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络，实现高效地检测图中的物体，并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码，即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
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
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
在本节中，您将基于在上一节中学到的知识来执行复杂的计算机视觉任务，例如视觉搜索，对象检测和神经样式迁移。 您将巩固对神经网络的理解，并使用 TensorFlow 进行许多动手的编码练习。
最近用keras跑基于resnet50，inception3的一些迁移学习的实验，遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的，国外已经有人总结并提了一个PR（虽然并没有被merge到Keras官方库中），并写了一篇博客，也看到知乎有人翻译了一遍：Keras的BN你真的冻结对了吗
类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。
但是，如果我们想在我们的私有nuget服务器上有这个包，我们还需要把.nuget文件传到我们私有nuget服务器上；
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow 1.9.0正式版来了！ 谷歌大脑研究员、Keras作者François Chollet对于这一版本评价甚高，他说：“不管是
前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理，并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。手动实现（深度）神经网络模型听起来很牛逼，实际上却是一个费时费力的过程，特别是在神经网络层数很多的情况下，多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难手动去实现了。这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型，例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择，而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶API，所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知识，最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——手写数字识别。废话不多说，马上进入正题。
来源：Charlotte数据挖掘、深度学习爱好者本文约11000字，建议阅读15+分钟本文详细对比了各种超参数对CNN模型性能的影响。 针对CNN优化的总结 Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet 使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。 用类似1*1的网络结构预训练RGB数据，能得到更好的效果。 使用线性学习率衰退策略。 使用平均和最大池化层的和。 使用大约 128（0.005） 到 2
李林 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你知道fast.ai么？ 他们以提供零基础的深度学习课程而闻名，宣称：只要你有高中数学基础、一年的编程经验，就能通过七周的学习，具备一流的
在 Windows 下运行 tensorflow-keras 版的 mask-rcnn 时遇到如下所示错误：
转载请注明转自：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80745969
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
作者：石文华 编辑：祝鑫泉 前 言 文章来源：https://hackernoon.com/latest-deep-learning-ocr-with-ker
使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。
上个星期我做了一些实验，用了在 CIFAR10 数据集上训练的 VGG16。我需要从零开始训练模型，所以没有使用在 ImageNet 上预训练的版本。
Linux Lab 是一套用于 Linux 内核学习、开发和测试的即时实验室，可以极速搭建和使用，功能强大，用法简单！
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python中使用print（）时，raw write（）返回无效的长度：OSError: raw write() returned invalid length 254 (should have been between 0 and 127) 写出一个不是code的bug,很烦恼，解决了挺长时间，都翻到外文来看，不过还是解决了，只尝试了一种简单可观的方法，希望对大家有用
最近，Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」（Don’t use deep learning your data isn’t that big）的文章（链接见文末），认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam（本文作者）并不反对，他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药；但是，虽然 Beam 同意其核心观点，但是其还有很多不明确或不清晰的地方，并且 Be
什么是循环神经网络（RNN）？它们如何运行？可以用在哪里呢？本文试图回答上述这些问题，还展示了一个 RNN 实现 demo，你可以根据自己的需要进行扩展。
本文基于一篇题为《Algorithmic Financial Trading with Deep Convolutional Neural Networks: Time Series to Image Conversion Approach》的研究论文：
7 月 7 日，一名曾在苹果自动驾驶汽车项目工作的员工在加州圣何塞机场准备登机飞往中国时，被美国联邦调查局（FBI）的执法人员逮捕。据知情人士称，这位名为 Xiaolang Zhang （张晓浪）的工程师正准备跳槽入职国内创业公司小鹏汽车。
卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。
这是腾讯云加社区共创官的选题互换挑战赛，一搭眼看到了这个题目，因为之前写过 自己制作数据集并训练，这无非是换个数据源进行训练而已，于是果断选择了这个题目
用 Python 做一些有意思的案例和应用，内容和领域不限，可以包括数据分析、自然语言理解、计算机视觉，等等等等
Please cite this paper（https://ejnmmires.springeropen.com/articles/10.1186/s13550-017-0260-9） if you found it useful. Thanks! Wang H, Zhou Z, Li Y, et al. Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-sma
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。
文 / Lionel Gueguen, Alex Sergeev, Rosanne Liu, & Jason Yosinski
我想告诉你们，卷积神经网络并不像听起来那么可怕。我将通过展示我在google sheets中制作的一个实现来证明它。这里有一些可用的内容。复制它(使用左上角的file→make a copy选项)，然后你可以尝试一下，看看不同的控制杆是如何影响模型的预测的。
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：
在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。
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
选自Github 作者：Andrew L. Beam 机器之心编译 最近，Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」（Don't use deep learning your data isn't that big）的文章（链接见文末），认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam（本文作者）并不反对，他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药；但是，虽然 Bea
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。
计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用，包括自动驾驶，工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别：图像和视频中的分类，检测，分割和生成。 在本书中，您将学习如何为计算机视觉应用训练深度学习模型并将其部署在多个平台上。 我们将在本书中使用 TensorFlow，这是一个用于深入学习的流行 python 库，用于示例。 在本章中，我们将介绍以下主题：
这是一个关于如何构建深度学习应用程序的教程，该应用程序可以实时识别由感兴趣的对象（在这个案例中为瓶盖）写出的字母。
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