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。
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。
你是否希望能够学习深度学习？你是想将其应用于商业，以此为基础建立你的下一个项目，还是仅仅是增加自己的职场价值？无论如何，选择合适的深度学习框架进行学习都是关键的、能够更好实现目标的第一步。
对于如何训练一个识别手写数字的神经网络，网上资源十分丰富，并且能达到相当高的精度。但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别，下面来说说实现方法及注意事项。
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]
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
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。
Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集，CIFAR-10和CIFAR-100分别是这个数据集的一个子集（http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）。CIFAR-10数据集由10个类别共60000张彩色图片组成，其中每张图片的大小为32X32，每个类别分别6000张。
昨天介绍了目标检测算法之YOLOv2，但还留下一个比较大的坑没填，就是YOLOv2的损失函数解析，今天没来得及做这个工作，来解析一篇高速度的针对嵌入式端的语义分割算法吧，即ENet。
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：
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等），更重要的是建模过程相当方便快速，加快了开发速度。 笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处
如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。
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。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习，说白了，机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为。举一个简单的例子，成年人并没有主动教孩子学习语言，但随着孩子慢慢长大，自然而然就学会了说话。那么孩子们是怎么学会的呢？很简单，在人类出生之前，有了听觉开始，就开始不断听到各种声音。人类的大脑会自动组织、分类这些不同的声音，形成自己的认识。随着时间的推移，大脑接收到的声音数据越来越多。最终，大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个成熟、可靠的声音分类模型，于是孩子们学会了说话。机器学习也是如此，要想识别出这张人脸属于谁，我们同样需要大量的本人和其他人的人脸数据，然后将这些数据输入Tensorflow这样的深度学习（深度学习指的是深度神经网络学习，乃机器学习分支之一）框架，利用深度学习框架建立属于我们自己的人脸分类模型。只要数据量足够，分类准确率就能提高到足以满足我们需求的级别。
翻译过来意思就是：关于图片的维度顺序有两种类型，分别是“th”和”tf“，它们的差别如下：
卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度)，宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小。通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制
【导读】近日，人工智能学者Ravindra Kompella发表一篇博客，介绍了作者实现的基于keras的机器翻译例子。作者通过一个seq2seq编码器-解码器网络实现英语到法语的自动翻译。作者在博文中详细介绍了自己的模型架构和训练数据，并使用代码片段分步骤对训练过程进行讲解。总之，这是一篇比较详尽的机器翻译应用示例教程，如果你有从事机器翻译或seq2seq模型相关的研究，可以详细阅读一下，相信一定对您的工程和理论都有所帮助。专知内容组编辑整理。 Neural Machine Translation——Us
在机器学习和深度学习中，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
值得一提的是，尽管在 4 月底 PyTorch 在 0.4 版本中已经加入了对于 Windows 的支持，但其对比 Keras 与 TensorFlow 在 Windows 上的稳定性还略有差距。
在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息：http://www.drhongtao.com/gefcom/2017
我们将训练一个手写数字识别分类器，其在著名的MNIST数据集上将具有超过99％的准确率。
现有分词介绍 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个信息时代最重要的技术之一，简单来讲，就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中，分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言，由于词之间有空格作为词边际表示，词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字，除了标点符号之外，字之间紧密相连，没有明显的词边界，因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大，在中文中，单字作为最基本的语义单位，虽然也有自己的意义，但表意能力较差，意义较分散，而
安装环境：Anaconda(python3.6) 首先安装：tensorflow.（通过navigator,可参见直通车） 检验：import tensorflow as tf Keras在anaconda下没有原装的安装包，只有使用pip安装方式,安装Keras，pip install Keras
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
【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。
在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标，能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。
毕设临近截止，故写一篇心得以供新手学习，理论在知乎上有很多介绍的不错的文章，这里强烈推荐微信公众号：AI蜗牛车，这位东南老哥写了时空预测系列文章，能够帮助了解时空领域模型的演变，同时也向他请教了一些训练技巧。 我的本科毕设大概是这样的：先计算某个区域的风险，计算得到一段时间的风险矩阵，这里用的是自己的模型去计算的，数据如何生成，本文不做赘述，主要讲解如果通过每个时刻下的矩阵数据去预测未来的矩阵。
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
选自Medium 作者：Joyce Xu 机器之心编译 参与：Pandas 神经网络领域近年来出现了很多激动人心的进步，斯坦福大学的 Joyce Xu 近日在 Medium 上谈了她认为「真正重新定义了我们看待神经网络的方式」的三大架构： ResNet、Inception 和 Xception。机器之心对本文进行了编译介绍，更多架构可参阅机器之心文章《10 大深度学习架构：计算机视觉优秀从业者必备（附代码实现）》。 过去几年来，计算机视觉领域中深度学习的诸多进展都可以归结到几种神经网络架构。除开其中的所有数
fashion MNIST数据集可以从Github获取。它包含10种类别的灰度图像，共7000个，每个图像的分辨率均为28x28px。下图以25张带有标签的图片向我们展示了该数据集中的数据。
图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。
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：
文件下载：https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html
Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一，它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。如今，Keras更是被直接引入了TensorFlow的核心代码库，成为TensorFlow官网提供的高层封装之一。下面首先介绍最基本的Keras API，斌哥给出一个简单的样例，然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。
Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍.
说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！
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？
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。
2021 “AI Earth” 人工智能创新挑战赛，以 “AI 助力精准气象和海洋预测” 为主题，旨在探索人工智能技术在气象和海洋领域的应用。
上次公众号刚刚讲过使用 python 播放音频与录音的方法，接下来我将介绍一下简单的语音分类处理流程。简单主要是指，第一：数据量比较小，主要是考虑到数据量大，花费的时间太长。作为演示，我只选取了六个单词作为分类目标，大约 350M 的音频。实际上，整个数据集包含 30 个单词的分类目标，大约 2GB 的音频。第二 ：使用的神经网络比较简单，主要是因为分类目标只有 6 个。如果读者有兴趣的话，可以使用更加复杂的神经网络，这样就可以处理更加复杂的分类任务。第三：为了计算机能够更快地处理数据，我并没有选择直接把原始数据‘’喂“给神经网络，而是借助于提取 mfcc 系数的方法，只保留音频的关键信息，减小了运算量，却没有牺牲太大的准确性。
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。
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 。
如果你拿起这本书，你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题，跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
在一个排列不变性的数据上神经网络是困难的。拼图游戏就是这种类型的数据，那么神经网络能解决一个2x2的拼图游戏吗? 什么是置换不变性（Permutation Invariance）? 如果一个函数的输出
您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗？众所周知，机器学习需要大量数据，而收集和注释数据需要时间且成本高昂。
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