深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类使用笔记 keras.layers.core.AutoEncoder(encoder, decoder,output_reconstruction=True, weights=None) 这是一个用于构建很常见的自动编码模型.如果参数output_reconstruction=True,那么dim(input)=dim(output):否则dim(output)=dim(hidden). inputshape: 取决于encoder的定义 ou…

深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类使用方法笔记 例: keras.layers.core.TimeDistributedDense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint…

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例: keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, input_dim=None) in…

https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras…

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa…

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和…

目标检测算法——SSD:Single Shot MultiBox Detector,是一篇非常经典的目标检测算法,十分值得阅读和进行代码复现,其论文地址是:https://arxiv.org/abs/1512.02325 一.前言 1.1 什么是SSD 从论文的题目<SSD:Single Shot MultiBox Detector>可以看出,single shot表明是one_stage检测算法,即不需要类似faster R-CNN中的RPN等区域推荐算法,一步就能得到预测坐标和类别,实现真…

激活函数也是神经网络中一个很重的部分.每一层的网络输出都要经过激活函数.比较常用的有linear,sigmoid,tanh,softmax等.Keras内置提供了很全的激活函数,包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数.  一.激活函数的使用 常用的方法在Activation层中可以找到.看代码. from keras.layers.core import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('t…

使用 keras.layers.core.Activation(activation) Apply an activation function tothe input.(貌似是把激活函数应用到输入数据的一种层结构) inputshape: 任意.当把这层作为某个模型的第一层时,需要用到该参数(元组,不包含样本轴). outputshape:同input shape 参数: activation:编码器,是一个layer类型或layer容器类型. decoder:解码器,是一个layer类型或l…

Keras的Layers,就是构成网络的每一层.Keras实现了很多层,包括核心层.卷基层.RNN网络层等诸多常用的网络结构.下面开介绍核心层中包含了哪些内容.因为这个核心层我现在还没有全部用到,所以会有一部分内容我并不是十分了解,因此直接附带了原文档介绍.有了解的朋友可以一起交流! 核心层基类       keras.layers.core.Layer() 下面介绍一下该类中包含的几个基本方法. # 把previous_layer层的输出连接到当前层的输入 set_previous(previ…