Keras深度学习笔记第38页

深度学习笔记第四门课卷积神经网络第三周目标检测

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄海广[2]主要编写人员：黄海广、林兴木（第四所有底稿，第五课第一二周，第三周前三节）、祝彦森:（第三课所有底稿）、贺志尧（第五课第三周底稿）、王翔、胡瀚文、余笑、郑浩、李怀松、朱越鹏、陈伟贺、曹越、路皓翔、邱牧宸、唐天泽、张浩、陈志豪、游忍、泽霖、沈伟臣、贾红顺、时超、陈哲、赵一帆、胡潇杨、段希、于冲、张鑫倩参与编辑人员：黄海广、陈康凯、石晴路

湾区人工智能·2023-03-08 21:30

深度学习实战2-(keras框架)企业信用评级与预测

深度学习框架如果仔细研究，其实难度没有想象中的那么大，今天我给大家带来一个深度学习框架keras简单的实战项目：企业信用评级与预测。

微学AI·2023-03-01 07:45

python中计算带分数_图解NumPy：常用函数的内在机制

NumPy是一个基础软件库，很多常用的Python数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras等。

我们的太空·2023-03-01 07:15

Win10安装tensorflow-gpu以及对应版本的keras

怎么说捏，搞了一天好不容易安装成功，后来又需要安装其他的东西（matplotlib）把环境搞崩溃了，于是只能再来一次Step1:创建虚拟环境condacreate-ngpuKeraspython=3.6Step2

理想国の糕·2023-02-27 19:18

深度学习笔记9 mobilenet v1：轻量级神经网络1

自从AlexNet在2012年赢得ImageNet大赛的冠军一来，卷积神经网络就在计算机视觉领域变得越来越流行，一个主要趋势就是为了提高准确率就要做更深和更复杂的网络模型，然而这样的模型在规模和速度方面显得捉襟见肘，在许多真实场景，比如机器人、自动驾驶、增强现实等识别任务及时地在一个计算力有限的平台上完成，这是我们的大模型的局限性所在。目前针对这一问题的研究主要是从两个方面来进行的：一是对复杂模型

(●—●)_(●—●)·2023-02-27 19:07

python输入数据可视化_数据可视化-Python基础语法

Python语言的强大简洁，有大量的第三方库，功能强大(数据科学领域)Numpy科学计算工具Pandas解决数据分析任务Keras和TensorFlow深度学习工具Scikit-learn机器学习工具能解决数据分析的大部分问题容易上手

押韵诗人·2023-02-27 19:58

Day1.数据可视化-Python语法

Python语言的强大简洁，有大量的第三方库，功能强大（数据科学领域）Numpy科学计算工具Pandas解决数据分析任务Keras和TensorFlow深度学习工具Scikit-learn机器学习工具能解决数据分析的大部分问题容易上手

我真的不是cjc·2023-02-27 18:51

详解C++ STL模拟实现vector

概述接口总览默认成员函数构造函数析构函数拷贝构造函数复制赋值函数vector的迭代器元素访问operator[]back容量相关函数sizecapacityemptyresizereserve修改函数insertpush_backerasepop_backswapvector

·2023-02-27 18:33

10.23 开一个专栏，金融人工智能，设计深度学习，智能体交易，平台api接口等学习内容

大纲1、sklearn，tensorflow，keras，各种机器学习模型，深度学习DNN模型，RNN，强化学习等2、智能体依赖的向量化回测模块，包括env环境模块，类似于gym，回测3、oandatpqoa

python@king·2023-02-26 07:43

HALCON 20.11：深度学习笔记(12)---语义分割

HALCON20.11：深度学习笔记(12)---语义分割HALCON20.11.0.0中，实现了深度学习方法。本章解释了如何使用基于深度学习的语义分割，包括训练和推理阶段。

机器视觉001·2023-02-26 07:03

使用Java部署训练好的Keras深度学习模型

使用Java部署训练好的Keras深度学习模型！！！！

靠谱Mr.·2023-02-24 16:14

BERT - PyTorch

动手学深度学习笔记一、BERT1.BERT：把两个结合起来2.BERT的输入表示3.编码器4.预训练任务掩蔽语言模型下一句预测5.整合代码二、用于预训练BERT的数据集1.下载并读取数据集2.生成下一句预测任务的数据

葫芦娃啊啊啊啊·2023-02-23 21:26

CVPR 2020| Dynamic Convolution动态卷积(keras实现)

微软研究院DynamicConvolution:AttentionoverConvolutionKernelspaper:https://arxiv.org/abs/1912.03458摘要轻量级权重卷积神经网络（CNN）由于其较低的计算预算限制了CNN的深度（卷积层的数量）和宽度（通道的数量），因此性能下降，导致特征表达能力有限。为了解决这个问题，提出了动态卷积，一种在不增加网络深度或宽度的情况

xdhe1216·2023-02-22 07:50

万能的Seq2Seq：基于Seq2Seq的阅读理解问答

作者丨苏剑林单位丨追一科技研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm今天给bert4keras[1]新增加了一个例子：阅读理解式问答（task_reading_comprehension.py

PaperWeekly·2023-02-22 07:41

Seq2Seq之双向解码机制 | 附开源实现

作者丨苏剑林单位丨追一科技研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm在文章玩转Keras之Seq2Seq自动生成标题中我们已经基本探讨过Seq2Seq，并且给出了参考的Keras实现。

PaperWeekly·2023-02-22 07:41

解读tf.keras.layers模块中的函数

目录tf.keras.layers模块中的函数汇总tf.keras模型层layers卷积网络相关层总结tf.keras.layers模块中的函数from__future__importprint_functionas_print_functionimportsysas_sysfrom.importexperimentalfromtensorflow.python.keras.engine.base

·2023-02-21 10:04

【GCN】tensoflow 2.0 (keras) 模块子类化实现 GCN

我们面对的很多数据其实是图（graph），图在生活中无处不在，如社交网络，知识图谱，蛋白质结构等。图的概念对于图，我们习惯上用G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)表示。这里VVV是图中节点的集合，而EEE为边的集合，这里记图的节点数为NNN。一个GGG中有3个比较重要的矩阵：邻接矩阵AAA：adjacencymatrix，用来表示节点间的连接关系，这里我们假定是0-1矩阵；度矩阵DDD：de

稷殿下·2023-02-20 23:36

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告，包括一些图形和统计输出。1利用python爬取链家网公开的租房数据；2对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。上海租赁数据此数据来自Lianjia.com.

·2023-02-20 22:03

OpenCV+CNN手写数字实时识别项目（二）：CNN手写数字识别及模型保存

模型保存及测试这里主要是实现手写数字识别模型搭建及保存，以供后续程序直接调用1.CNN手写数字识别网络模型构建此段程序，详解请参见之前的博客importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.kerasimportlayers

零度不知寒·2023-02-20 07:57

使用机器学习按品种对鸢尾花进行分类

TensorFlow编程本指南采用了以下高级TensorFlow概念：启用EagerExecution开发环境，使用DatasetsAPI导入数据，使用TensorFlow的KerasAPI构建模型和层

weixin_34090643·2023-02-19 07:15

tensorflow2.0--keras入门

1.keras框架搭建步骤1.import//导入依赖库2.traintest//设置训练集和测试集3.model=tf.keras.models.Sequential//搭建网络,完成前向传播4.model.comlie

smallworldxyl·2023-02-19 07:14

应用Tensorflow2.0的Eager模式快速构建神经网络

TensorFlow是开发深度学习算法的主流框架，近来随着keras和pytorch等框架的崛起，它受到了不小挑战，为了应对竞争它本身也在进化，最近新出的2.0版本使得框架的应用更加简易和容易上手，本节我们就如何使用它

tyler_download·2023-02-19 07:14

《Deep Learning with Python》笔记

id:9vyvlNjQhL0ZiLxDj0Apotitle:Kerasdesc:《DeepLearningwithPython》笔记updated:1632854978958created:1632414421733

walkerwzy·2023-02-18 06:11

80TensorFlow 2 模型部署方法实践--预训练模型使用方法

在新版本中，TensorFlow可以使用Keras高级API进行网络模型构建，同时结合Keras-applications提供基于ImageNet的预训练模型。ImageNet是目前世界上用于图像识别

Jachin111·2023-02-18 04:02

keras

tensorboardwriter=tf.summary.FileWriter('/path/to/logs',tf.get_default_graph())writer.close()在上面程序的8、9行中，创建一个writer，将tensorboardsummary写入文件夹/path/to/logs，然后运行上面的程序，在程序定义的日志文件夹/path/to/logs目录下，生成了一个新的日

dingtom·2023-02-18 03:13

Python利用keras接口实现深度神经网络回归

目录1写在前面2代码分解介绍2.1准备工作2.2参数配置2.3数据导入与数据划分2.4联合分布图绘制2.5因变量分离与数据标准化2.6原有模型删除2.7最优Epoch保存与读取2.8模型构建2.9训练图像绘制2.10最优Epoch选取2.11模型测试、拟合图像绘制、精度验证与模型参数与结果保存3完整代码1写在前面前期一篇文章PythonTensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor

·2023-02-18 01:10

在Keras中导入测试数据的方法

在对Keras框架的学习中，一个很大的难点就是数据的导入，尤其是当数据不能一次放入内存的时候，应该如何导入的问题。在Keras的官网，没有章节特意讲这个内容，而专门去找资料，也很难找到相关的内容。

MarkOut·2023-02-18 00:29

Keras-TextClassification 文本分类工具包

Keras-TextClassification文本分类工具包公众号：ChallengeHubInstall(安装)pipinstallKeras-TextClassificationstep2:downloadandunzipthedirof'data.rar

lrhaowx·2023-02-17 21:25

【从官方案例学框架Tensorflow/Keras】搭建Transformer模型解决文本分类问题

【从官方案例学框架Keras】搭建Transformer模型解决文本分类问题Keras官方案例链接Tensorflow官方案例链接Paddle官方案例链接Pytorch官方案例链接注：本系列仅帮助大家快速理解

挚爱FXJ·2023-02-17 21:55

基于Transformer实现文本分类（Keras/TensorFlow）

2017年，Google在论文AttentionisAllyouneed中提出了Transformer模型，其使用Self-Attention结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构。而且实验也证明Transformer在效果上已经完败传统的RNN网络。简单来说，Transformer可以被看做是一个Seq2seq模型，它包括一个Encoder和一个Decoder。常常被用来做机器翻译，Enc

白马负金羁·2023-02-17 21:55

pycharm不认识numpy?_Python数据分析基础之NumPy学习 (上)

SciPy数据结构之Pandas基本可视化之Matplotlib统计可视化之Seaborn交互可视化之Bokeh炫酷可视化之PyEcharts机器学习之Sklearn深度学习之TensorFlow深度学习之Keras

weixin_39799561·2023-02-17 19:46

TF2.0：ValueError: logits and labels must have the same shape ((?, 1) vs (?,))

问题所在：我发现在从卷积部分进入到全连接部分时，我使用了一个tf.keras.MaxPooling2D的池化层作为卷积部分的收尾，但是该层的输出

胜负55开·2023-02-17 18:48

吴恩达深度学习笔记(15-21)总结-浅层神经网络总结

恩达老师的这一周的浅层神经网络总结，还是简单的架构说明，但是还是要仔细读哦！架构分为四部分：神经网络表示计算神经网络输出激活函数神经网络的梯度下降第一和第二部分：神经网络表示和计算神经网络输出部分，由于本部分讲的是浅层的网络输出，所以就是只有一个隐藏层的神经网络，你也可以理解成一个两层的神经网络，因为输入层并不能算为一层神经网络结构。另外就是神经网络的输出部分了，首先你要理解单个神经元的内部是如何

极客Array·2023-02-17 08:11

Keras Multi Loss

在keras实现rcf网络时，需要将几个中间层输出计算loss，在这个链接https://blog.csdn.net/u012938704/article/details/79904173提供到了一种方法方法

dopami·2023-02-17 07:17

Grad-CAM 卷积网络中的热力图

这种可视化机制必须有一个前置条件就是告诉算法具体的类别，通过这个输出y得到conv5的梯度，对梯度进行平均求和等降维操作，得到conv5中每个通道权重，这样权重xconv5=热力图，简单的实现：importkerasfromkeras.applicationsimportVGG16fromke

yanghedada·2023-02-17 04:24

keras backend 简单介绍

本文简单介绍Keras的两个Backend，也就是Keras基于什么东西来做运算。Keras可以基于两个Backend，一个是Theano，一个是Tensorflow。

Ledestin·2023-02-16 23:35

YB菜菜的机器学习自学之路（七）——简单了解keras框架

YB菜菜的机器学习自学之路（七）——简单了解keras框架前提说明1.机器学习框架-keras1.1keras框架的特点1.2keras框架实现一个神经元的建立的过程2.举例说明2.1一个神经元和输入特征为

Keep_Holding_Down·2023-02-07 13:51

YB菜菜的机器学习自学之路（八）——基于keras的初级深度学习框架

YB菜菜的机器学习自学之路（八）——基于keras的初级深度学习框架前提说明1.训练集和测试集2.mnist数据集简单介绍3.基于keras框架，利用全链接层搭建深度学习网络对MNIST训练3.1数据导入与

Keep_Holding_Down·2023-02-07 13:48

Keras中文文档学习笔记3

一常用层1Dense层：全连接层model.add(Dense(32,input_shape=(16,)))#输入的数组形状为(*,16),输出为(*,32)#除了第一层以外不用指定输入形状除了上述参数，一般还要指定激活函数，有无偏置2Activation层：激活层对一个层的输出施加激活函数。3Dropout层每次更新参数按一定的概率随机断开输入神经元，用于防止过拟合Dropout(rate,no

努力科研的小树蛙·2023-02-07 12:21

搭建复数神经网络遇到的问题【求交流】

基于keras搭建网络层，至于实数形式的网络框架已经没有问题，并且能达到较好的效果，但

喵喵女士爱吃鱼·2023-02-07 11:58

[深度学习] 自然语言处理 --- Bert开发实战 (Transformers）

huggingface的transformers2.0进行NLP的模型训练除了transformers，其它兼容tf2.0的bert项目还有：我的博客里有介绍使用方法[深度学习]自然语言处理---基于KerasBert

WayneZ~·2023-02-07 09:28

tf.keras.layers.Conv2D，tf.keras.layers.SimpleRNN()主要参数讲解

文章目录一，tf.keras.layers.Conv2D（）主要参数讲解1.1参数filter1.2输入，输出矩阵格式二，tf.keras.layers.SimpleRNN()主要参数：2.1记忆体例如

xiaiming0·2023-02-07 09:27

tf.keras.layers.Conv1D和tf.keras.layers.Conv1DTranspose

文章目录tf.keras.layers.Conv1Dtf.keras.layers.Conv1DTransposetf.keras.layers.Conv1Dtf.keras.layers.Conv1D

zy_ky·2023-02-07 08:53

tf.keras.layers.Conv1D 学习

tf.keras.layers.Conv1D(filters=3,kernel_size=2,activation='relu',use_bias=True)其中，filters参数表示，将输入的每一个窗口数据经过几个过滤器输出

会发paper的学渣·2023-02-07 08:22

Keras中的Conv1D

Conv1Dkeras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate

脉望虫·2023-02-07 08:50

TF-tf.keras.layers.Conv1D

tf.keras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding=‘valid’,data_format=‘channels_last’,dilation_rate

AI界扛把子·2023-02-07 08:48

Pycharm

/home/dong/anaconda3/envs/tf-gpu/lib/python3.5/site-packages/keras/utils/generic_utils.pyprev_total_width

Dong_Chen·2023-02-07 08:04

keras.layers.Conv1D中卷积核参数kernel_size的理解

我们知道二维卷积中kernel_size就是二维的，对应于感受野的大小，conv1d的kernel_size中只需要填一个数字，而不是二维的数组，是因为一维卷积的kernel_size默认为（kernel_size，你输入数据的列的维度）。举例，输入维度为（xxx，40,7），conv1d(16,3,input_shape=(40,7)）那么输入数据进入卷积层后输出的维度为（xxx，40,16）其

山泼黛·2023-02-07 08:40

keras 使用多 GPU 训练

参考文章https://www.cnblogs.com/yexionglin/p/11459696.html

momo1023·2023-02-07 08:59

[Python人工智能] 三十九.VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。

Eastmount·2023-02-07 07:34

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