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如何从零开发一个复杂深度学习模型

Keras 是提供一些高可用的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络,如果,你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow ...

目前,Keras 是成长最快的一种深度学习框架。因为可以使用不同的深度学习框架作为后端,这也使得它成为了流行的一个很大的原因。你可以设想这样一个场景,如果你阅读到了一篇很有趣的论文,并且你想在你自己的数据集上面测试这个模型。让我们再...

深度神经网络的实现大致分两类:以python为主的编程效率派和以c++为核心的为代表的追逐性能派。前者支持直接tensor的计算,而后者往往需要给每个神经网络的层和更新公式编写独立的cudakernel。编程效率派认为机器学习程序员应该是写公式来达到代...

最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下: 文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是无法从文档理解其...

深度学习本身是一个非常庞大的知识体系。本文更多想从程序员的视角出发,让大家观察一下深度学习对程序员意味着什么,以及我们如何利用这样一个高速发展的学科,来帮助程序员提升软件开发的能力。

这篇文章介绍的是关于并行深度神经网络的设计。在今年发布的两个机器学习项目中,cxxnet是最精彩的一个。因为它包含了我们团队可以发挥到的机器学习和系统的各个方面的极致:除了前沿的深度学习之外,它的两个独到特点也是让我们在设计实现中最...

Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因: 轻量级和快速开发:Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GP...

Keras 是提供一些高可用的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络,如果,你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow ...

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