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      標(biāo)簽　>　keras

      keras

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      文章：16個(gè) 瀏覽：6099次 帖子：29個(gè)

      keras技術(shù)

      Keras和TensorFlow究竟哪個(gè)會(huì)更好？

      Keras 依然作為一個(gè)庫(kù)，與 TensorFlow 分開(kāi)，進(jìn)行獨(dú)立操作，所以仍存在未來(lái)兩者會(huì)分開(kāi)的可能性；然而，我們知道 Google 官方同時(shí)支持 ...

      2018-10-11 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)Keras 2.2萬(wàn) 0

      如何基于Keras和Tensorflow用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)

      如何基于Keras和Tensorflow用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)

      為了做到這一點(diǎn)，我們需要先對(duì)CSV文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，把處理后的數(shù)據(jù)加載到pandas的數(shù)據(jù)框架中。之后，它會(huì)輸出numpy數(shù)組，饋送進(jìn)LSTM。Ke...

      2018-09-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)KerasRNN 2.1萬(wàn) 0

      對(duì)比Keras和PyTorch四個(gè)方面的不同

      而當(dāng)你真正觸達(dá)到更底層的TensorFlow代碼時(shí)，同時(shí)你也獲得了隨之而來(lái)的最具有挑戰(zhàn)性的部分：你需要確保所有矩陣乘法都排成一行。哦對(duì)了，甚至別指望打印...

      2019-06-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)keraspytorch 1.1萬(wàn) 0

      如何利用Google Colab的云TPU加速Keras模型訓(xùn)練

      云TPU包含8個(gè)TPU核，每個(gè)核都作為獨(dú)立的處理單元運(yùn)作。如果沒(méi)有用上全部8個(gè)核心，那就沒(méi)有充分利用TPU。為了充分加速訓(xùn)練，相比在單GPU上訓(xùn)練的同樣...

      2018-11-16 標(biāo)簽：GPU模型Keras 1.1萬(wàn) 0

      TensorFlow 2.0中關(guān)于Keras的一些新功能和重大變化

      TensorFlow 2.0中關(guān)于Keras的一些新功能和重大變化

      Keras有以下幾大關(guān)鍵優(yōu)點(diǎn)：用戶友好、模塊化、可組合、容易擴(kuò)展，既適合新手，也適合專家。這些優(yōu)點(diǎn)加起來(lái)。可以讓學(xué)習(xí)、研究、開(kāi)發(fā)、部署的工作流更加容易，...

      2018-12-12 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlowKeras 8629 0

      如何使用Keras建立一個(gè) Wide & Deep網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)其描述中的葡萄酒價(jià)格

      我最近一直在使用 Sequential Model API 構(gòu)建了許多 Keras 模型（這里有一些例子），但我想嘗試使用 Functional API...

      2018-07-31 標(biāo)簽：模型代碼Keras 7671 0

      基于 Python 的深度學(xué)習(xí)庫(kù)Keras入門知識(shí)

      支持 Python 開(kāi)發(fā)環(huán)境的平臺(tái)同時(shí)也能支持 Keras。正式構(gòu)建測(cè)試是在 Python V2.7x 和 V3.5 上運(yùn)行的，但與 Keras 結(jié)合使...

      2018-05-14 標(biāo)簽：Python深度學(xué)習(xí)Keras 5863 0

      用Keras創(chuàng)造一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別神奇寶貝妙蛙種子的填充玩具

      為了讓這個(gè)系列輕松、愉快，我決定實(shí)現(xiàn)我童年的一個(gè)夢(mèng)想，那就是構(gòu)造一個(gè)神奇寶貝圖鑒。神奇寶貝圖鑒是于神奇寶貝（一部很火的動(dòng)畫(huà)片、電子游戲和集換卡系列）世界...

      2018-08-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Keras 5310 0

      基于NumPy創(chuàng)建一個(gè)可以工作的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      在開(kāi)始編程之前，先讓我們準(zhǔn)備一份基本的路線圖。我們的目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)特定架構(gòu)（層數(shù)、層大小、激活函數(shù)）的密集連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后訓(xùn)練這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并做出預(yù)測(cè)。

      2018-10-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PythonKeras 3496 0

      深入了解TensorFlow隨附的此版Keras將能為您實(shí)現(xiàn)哪些功能

      TensorFlow 開(kāi)發(fā)者的經(jīng)驗(yàn)水平千差萬(wàn)別，既有首次學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生，也有機(jī)器學(xué)習(xí)專家和研究人員。恰巧，TensorFlow 的優(yōu)點(diǎn)之一便是能提供...

      2018-12-18 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)TensorFlowKeras 2889 0

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      keras帖子

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      keras資訊

      樹(shù)莓派自動(dòng)駕駛：使用 Keras 與 Tensorflow 構(gòu)建車道跟蹤自動(dòng)汽車

      無(wú)人駕駛雖然入門門檻很高，但是還是可以通過(guò)一些簡(jiǎn)化的模型迅速上手。例如比較有名的DonkeyCar，其實(shí)就是一個(gè)簡(jiǎn)單低成本的玩具車，基于樹(shù)莓派和Pyth...

      2018-10-07 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)python 1.5萬(wàn) 0

      在一個(gè)大型機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽的比賽結(jié)果中，最好的結(jié)果通常是由模型的集成而不是由單個(gè)模型得到的。例如，ILSVRC2015 的得分最高的單個(gè)模型架構(gòu)得到了第 1...

      2017-12-21 標(biāo)簽：集成keras 1.1萬(wàn) 0

      專訪Keras之父:從何開(kāi)始對(duì)深度學(xué)習(xí)感興趣、Keras的創(chuàng)建背后的動(dòng)機(jī)

      我研究人工智能已經(jīng)有很長(zhǎng)一段時(shí)間了，但在我還是學(xué)生時(shí)，我對(duì)學(xué)習(xí)視覺(jué)感知的層疊、模塊化、層次化表示的這些具體問(wèn)題很感興趣。當(dāng)時(shí)，Jeff Hawkins寫(xiě)...

      2018-11-28 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)Keras 3232 1

      使用Keras構(gòu)建基于關(guān)鍵字和圖像的搜索引擎

      想象一下，如果有數(shù)十萬(wàn)到數(shù)百萬(wàn)張圖像的數(shù)據(jù)集，卻沒(méi)有描述每張圖像內(nèi)容的元數(shù)據(jù)。我們?nèi)绾谓⒁粋€(gè)系統(tǒng)，能夠找到這些圖像的子集來(lái)更好地回答用戶的搜索查詢?

      2020-05-05 標(biāo)簽：存儲(chǔ)keras 1527 0

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      keras數(shù)據(jù)手冊(cè)

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        PDF是Portable Document Format的簡(jiǎn)稱，意為“可攜帶文檔格式”，是由Adobe Systems用于與應(yīng)用程序、操作系統(tǒng)、硬件無(wú)關(guān)的方式進(jìn)行文件交換所發(fā)展出的文件格式。PDF文件以PostScript語(yǔ)言圖象模型為基礎(chǔ)，無(wú)論在哪種打印機(jī)上都可保證精確的顏色和準(zhǔn)確的打印效果，即PDF會(huì)忠實(shí)地再現(xiàn)原稿的每一個(gè)字符、顏色以及圖象。
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        vs2005一般指Visual Studio 2005，復(fù)雜的應(yīng)用程序需要多支訓(xùn)練有素的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)。對(duì)于開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)作出的任何主要承諾來(lái)說(shuō)，信息交流都是成功的一個(gè)基本元素。新的 Visual Studio Team System 擴(kuò)展了 Microsoft 的優(yōu)秀功能
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        數(shù)據(jù)科學(xué)是利用科學(xué)方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的跨學(xué)科領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家綜合利用一系列技能（包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和業(yè)務(wù)知識(shí)）來(lái)分析從網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)、客戶、傳感器和其他來(lái)源收集的數(shù)據(jù)。
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        云原生是基于分布部署和統(tǒng)一運(yùn)管的分布式云 ，以容器、微服務(wù)、DevOps等技術(shù)為基礎(chǔ)建立的一套云技術(shù)產(chǎn)品體系。云原生是一種新型技術(shù)體系，是云計(jì)算未來(lái)的發(fā)展方向。
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      • 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
        機(jī)器學(xué)習(xí)算法
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        機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對(duì)象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能。 機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究”。 機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。
      • https
        https
        +關(guān)注
        　　HTTPS （全稱：Hyper Text Transfer Protocol over SecureSocket Layer），是以安全為目標(biāo)的 HTTP 通道，在HTTP的基礎(chǔ)上通過(guò)傳輸加密和身份認(rèn)證保證了傳輸過(guò)程的安全性 。
      • node
        node
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      • 遷移學(xué)習(xí)
        遷移學(xué)習(xí)
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        深度學(xué)習(xí)中在計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)和自然語(yǔ)言處理任務(wù)中將預(yù)訓(xùn)練的模型作為新模型的起點(diǎn)是一種常用的方法，通常這些預(yù)訓(xùn)練的模型在開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候已經(jīng)消耗了巨大的時(shí)間資源和計(jì)算資源，遷移學(xué)習(xí)可以將已習(xí)得的強(qiáng)大技能遷移到相關(guān)的的問(wèn)題上。
      • jenkins
        jenkins
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        es8
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        枚舉
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        scara機(jī)器人
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      • serverless
        serverless
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        Serverless的全稱是Serverless computing無(wú)服務(wù)器運(yùn)算，又被稱為函數(shù)即服務(wù)（Function-as-a-Service，縮寫(xiě)為 FaaS），是云計(jì)算的一種模型，也可以算作是云的一種自然延伸。
      • 開(kāi)源工具
        開(kāi)源工具
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      • SIMO
        SIMO
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        　　Simo一般指西瑪電機(jī)（西安電機(jī)廠電機(jī)產(chǎn)品），西瑪電機(jī)是原西安電機(jī)廠生產(chǎn)出來(lái)的自主型電機(jī)產(chǎn)品。
      • 前端開(kāi)發(fā)
        前端開(kāi)發(fā)
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