随笔分类 - keras
摘要：CNN 的一些可视化方法！ 机器学习研究组订阅号 昨天 作者 | yishun@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/53683453 导读 对神经网络进行可视化分析不管是在学习上还是实际应用上都有很重要的意义，基于此，本文介绍了3种CNN的可视化方法：可视化中间特征
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摘要：源码地址 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 春节期间仔细看了看yolov3的kears源码，这个源码毕竟不是作者写的，有点寒酸，可能大道至简也是这么个理。我在看源码的时候，参照了一些博客进行补充，主要是，作者公布的代码有点凌乱和我熟悉的代码风格不同的缘故吧
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摘要：CVPR 2019 行人检测新思路：高级语义特征检测取得精度新突破 原创： CV君 我爱计算机视觉 今天 点击我爱计算机视觉置顶或标星，更快获取CVML新技术 今天跟大家分享一篇昨天新出的CVPR 2019论文《High-level Semantic Feature Detection:A New
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摘要：https://blog.csdn.net/m0_38024332/article/details/81779544 关于 tf.image.crop_and_resize 的使用 最近在学习fast-RCNN,在写ROI Pooling层看到说可以直接利用 tf.image.crop_and_re
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摘要：https://www.cnblogs.com/kk17/p/9991446.html AROI部分理解:https://blog.csdn.net/qinghuaci666/article/details/80900882 https://blog.csdn.net/yiyouxian/artic
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摘要：正文 一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM)。 它使用广泛，因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题，允许创建非常大的、非常深的网络。 与其他周期性的神经网络一样，LSTM网络保持状态，在keras框架中实现这一点的细节可能会令人困惑。
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摘要：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了
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摘要：对于一个最简单的RNN网络https://github.com/Teaonly/beginlearning/
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摘要：#简单的循环网络#-*-coding:utf-8 -*-from keras.datasets import imdbfrom keras.preprocessing import sequencemax_fetaures = 10000maxlen = 500batch_size = 32prin
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摘要：Deep Learning with Python》第六章 6.2 理解循环神经网络（RNN） 神机喵算 神机喵算 2018.09.01 20:40 字数 2879 阅读 104评论 0喜欢 1 沉下心来，踏实干，会成功的。 6.2 理解循环神经网络（RNN） 前面所有见过的神经网络模型，比如，全联
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摘要：https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/81327072 将文本数据处理成有用的数据表示 循环神经网络 使用1D卷积处理序列数据 深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷
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摘要：https://www.jianshu.com/p/258a21ae0390https://blog.csdn.net/apengpengpeng/article/details/80866034#-*-coding:utf-8-*-# import numpy as np## samples =
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摘要：IMDB数据集是Keras内部集成的，初次导入需要下载一下，之后就可以直接用了。IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论，该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价。该数据集已经经过预处理：评论（单词
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摘要：先划分数据集程序训练集中猫狗各12500张现在提取1000张做为训练集，500张作为测试集，500张作为验证集：
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