Keras中文文档 github Keras example 官方博客 A ten-minute introduction to sequence-to-sequence learning in Keras 其他链接: Keras之文本分类实现 玩转Keras之seq2seq自动生成标题 Keras Attention Mechanism Keras Maxout实现 Maxout网络学习 github keras maxout keras ctc 深度学习--训练CNN+CTC网络的时候报错:…

×下面资源个人全都跑了一遍,不会出现仅是字符而无法运行的状况,运行环境: Geoffrey Hinton在多次访谈中讲到深度学习研究人员不要仅仅只停留在理论上,要多编程.个人在学习中也体会到单单的看理论到头来还是一头雾水,只有不断和编程结合,才能检验自己是否掌握了这门知识.但是作为初学者应先以跑通理论为第一要义,所以可以使用有关框架,降低入门难度,避免重复造轮子. 一.TensorFlow 资源地址: 资源介绍: 资源目录: 二.PyTorch 资源地址: 资源介绍: 这个资源为深度学习研究人员…

目录: Keras简介 Keras学习手册 Keras学习视频 Keras代码案例 Keras&NLP Keras&CV Keras项目 一.Keras简介 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…

Keras项目github源码(python):keras-team/keras: Deep Learning for humans 里面的docs包含说明文档 中文文档:Keras中文文档 预训练模型的权重文件(Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 InceptionResNetV2 * MobileNet): 百度网盘(使用参考预训练模型Application - Keras中文文档)…

什么是预训练模型 简单来说,预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型.你在解决问题的时候,不用从零开始训练一个新模型,可以从在类似问题中训练过的模型入手. 比如说,你如果想做一辆自动驾驶汽车,可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法,也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的Inception model(一个预训练模型)起步,来识别图像. 一个预训练模型可能对于你的应用中并不是100%的准确对口,但是它可以为你节省大量功夫…

人工神经网络集成开发环境 :  http://www.neurosolutions.com/ keras:   https://github.com/fchollet/keras 文档    https://keras.io/     中文: http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 深度学习资源:    https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning…

The Python Tutorial (Python 2.7.11) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 2.7.X 系列. 在线阅读 » Fork Me » The Python Tutorial (Python 3.5.1) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 3.5.x. 在线阅读 » Fork Me » Flask 是一个轻量级的 We…

Python 目录: 管理面板 算法和设计模式 反垃圾邮件 资产管理 音频 验证 构建工具 缓存 ChatOps工具 CMS 代码分析和Linter 命令行工具 兼容性 计算机视觉 并发和并行性 组态 密码学 数据分析 数据验证 数据可视化 数据库驱动程序 数据库 日期和时间 调试工具 深度学习 DevOps工具 分配 文档 下载器 电子商务 编辑器插件和IDE 电子邮件 环境管理 文件 外部函数接口 形式 功能编程 游戏开发 地理位置 GUI 硬件 HTML操作 HTTP 意象 实现 互动译员…

摘自:https://github.com/jobbole/awesome-python-cn 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等.由伯乐在线持续更新. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,…

Tensorflow 实现 A Tensorflow implementation of CapsNet(Capsules Net) in Hinton's paper Dynamic Routing Between Capsules 项目地址:https://github.com/naturomics/CapsNet-Tensorflow Keras 实现 A Keras implementation of CapsNet in Hinton's paper Dynamic Routing B…