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。
ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写,是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。这个模型是2015年ImageNet挑战赛的获胜者,ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路,如150+层的网络。在ResNet之前,由于梯度消失(vanishing gradients)的问题,训练非常深的神经网络是非常困难的。
Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型,适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是:Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现,而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法。
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集,视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面,进行理解,然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
(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]
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
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]
Francois Chollet在他的“深度学习Python”一书中概述了与Keras开发神经网络的概述。 通过本书前面的一个简单的MNIST示例,Chollet将网络构建过程简化为与Keras直接相关的4个主要步骤。
这个SelfAttention层是在训练过程自己定义的一个class,但如果要加载这个自定义层,需要在load_model里添加custom_objects字典,这个自定义的类,不要用import ,最好是直接复制进再训练的模型中,这些是基本教程。
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
Tensorflow2.0正式版终于发布了,对习惯了keras的朋友们来说恐怕早就开始用测试版了,而对于像我这种一直使用1.x的人来说2.0正式版简直就是灾难,原因就在于2.0并不向下兼容1.x,只是给了一个转换程序而已,这也就意味着以前写的基于1.x的不少程序可能要重新写了。
神经网络可以用来模拟回归问题 (regression),实质上是单输入单输出神经网络模型,例如给下面一组数据,用一条线来对数据进行拟合,并可以预测新输入 x 的输出值。
AI研习社按:在今年的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中,Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来,这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者,更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位(最高),堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。也因此,在开发出 Keras 之后被谷歌挖走为 TensorFlow 背书。 作为号称是 TensorFlow 最好
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,两个定制的CNN模型已经实现,它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。第一个模型是受AlexNet架构启发定制的基本CNN架构。我们将实现和查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。
批处理规范化背后的主要思想是,在我们的案例中,我们通过使用几种技术(sklearn.preprocessing.StandardScaler)来规范化输入层,从而提高了模型性能,因此,如果输入层受益于规范化,为什么不规范化隐藏层,这将进一步改善并加快学习速度。
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层或更多,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单,可能碰到下面这些问题:
激活函数在深度学习中扮演着非常重要的角色,它给网络赋予了非线性,从而使得神经网络能够拟合任意复杂的函数。
嵌入式处理技术的最新发展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,已经实现了两个定制的CNN模型,以实现用于监视视频的具有成本效益的火灾探测CNN体系结构。第一个模型是受AlexNet架构启发的定制的基本CNN架构。将实现并查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。将使用三个不同的数据集来训练模型。数据集的链接在本文结尾处可用。进入编码部分。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说,并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟,许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
使用 keras 搭建模型时让人们感受到的简洁性与设计者的用心非常直观的能够在过程中留下深刻的印象,这个模块帮可以让呈现出来的代码极为人性化且一目了然。
你能通过“优雅的单宁香”、“成熟的黑醋栗香气”或“浓郁的酒香”这样的描述,预测葡萄酒的价格吗?事实证明,机器学习模型可以。
Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再赘述。
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
【导读】如果你需要深度学习模型,那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识,然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习,主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章,希望对您有所帮助!
Keras是一个极简和高度模块化的神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基于Theano或Tensorflow。Keras 为支持快速实验而生,如果你有如下需求,请选择Keras:
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。
Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras:
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。
Keras 函数式 API 是定义复杂模型(如多输出模型、有向无环图,或具有共享层的模型)的方法。
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中,涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
模型需要知道输入数据的shape,因此,Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数,后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape,因此不需要为每个层都指定这个参数。有几种方法来为第一层指定输入数据的shape
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络,但是您必须遵循严格的模型生命周期。
Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码,而无需真正理解这些代码。通过学习本教程,您将搭建非常简单的构架,但是此过程会带给您些许好处:您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。 我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group, VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么,实现别人构建出来的结构有什么意义呢? 关键在于学习,通过完成本教程的学习,您将: 进一步了解 VGG 构架; 进一步了解卷积神经网
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
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。
【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras(一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot)。首先我们会介绍该库的主要概念,然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。我们将利用Keras来实现Sunkhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”中的RNN结构。
深度学习在近年来取得了巨大的成功,为许多领域带来了革命性的突破。而在深度学习算法中,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)是一种十分重要且常用的模型。RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中表现出色,具有处理时序数据的能力。本文将介绍RNN的基本原理、应用领域以及一些常见的改进方法。
近年来,计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度,在生活中也有很多的应用。在这篇文章中,我将描述它的工作原理、一些实际应用,以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始(预测句子中出现的下一个角色),继续介绍RNN,这可以让我们生成一些原生文本,在过程中,我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN(每次迭代中学习文本中的随机部分),然后创建一个有状态RNN(保留训练迭代之间的隐藏态,可以从断点继续,用这种方法学习长规律)。然后,我们会搭建一个RNN,来做情感分析(例如,读取影评,提取评价者对电影的感情),这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构,来做神经网络机器翻译(NMT)。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
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。
电脑上看效果好,不用左右滑屏。都调好了,复制粘贴就可以在PyCharm里直接跑起来。 # -*- coding: utf-8 -*- # 需要安装和引入的包有tensorflow\pandas\numpy\matplotlib\scikit-learn # 使用pip安装:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow pandas matplotlib scikit-learn import numpy as
想要将深度学习应用于小型图像数据集,使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络,之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。如果训练的原始数据集足够大且足够通用(如imagenet数据集),那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型,因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性,也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法,特征提取和微调模型。
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