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Keras官方中文文档.pdf Keras: 基于 Python 的深度学习库 Keras的官网翻译文档

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本文档整理了keras-cn网站的在线版教程，将其制作为PDF版本以供离线学习使用。Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

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Keras中文手册

Keras中文手册，值得学习 Keras: 基于 Theano 和 TensorFlow 的深度学习库

Keras2.0.4中文文档---压缩包2

整理了“http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/”网站的在线教程，制作为pdf版本供离线学习使用。总文档为63M，超过上传大小限制，所以分拆为两个压缩包。

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机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—GAN网络.pdf

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Keras中文版2.0

keras的中文说明文档，对英文基础不够好的朋友有帮助。

Keras2.2.4中文官方离线文档.pdf

完全基于Keras官方在线中文文档页面制作（截至日期是2019年7月16日），有目录，可复制，可高清打印。

Keras2.0.4中文文档---压缩包1

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keras2.0.4 官方中文文档

keras用着友好的用户体念，而且易扩展，可以使用tensorflow,theano以及CNTK作为后端，切换快捷

keras2.0官方中文资料

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Deep Learning with Keras

This book starts by introducing you to supervised learning algorithms such as simple linear regression, the classical multilayer perceptron and more sophisticated deep convolutional networks. You will also explore image processing with recognition of hand written digit images, classification of images into different categories, and advanced objects recognition with related image annotations. An example of identification of salient points for face detection is also provided. Next you will be introduced to Recurrent Networks, which are optimized for processing sequence data such as text, audio or time series. Following that, you will learn about unsupervised learning algorithms such as Autoencoders and the very popular Generative Adversarial Networks (GAN). You will also explore non-traditional uses of neural networks as Style Transfer. Finally, you will look at Reinforcement Learning and its application to AI game playing, another popular direction of research and application of neural networks. What you will learn Optimize step-by-step functions on a large neural network using the Backpropagation Algorithm Fine-tune a neural network to improve the quality of results Use deep learning for image and audio processing Use Recursive Neural Tensor Networks (RNTNs) to outperform standard word embedding in special cases Identify problems for which Recurrent Neural Network (RNN) solutions are suitable Explore the process required to implement Autoencoders Evolve a deep neural network using reinforcement learning About the Author Antonio Gulli is a software executive and business leader with a passion for establishing and managing global technological talent, innovation, and execution. He is an expert in search engines, online services, machine learning, information retrieval, analytics, and cloud computing. So far, he has been lucky enough to gain professional experience in four different countries in Europe and managed people in six different countries in Europe and Ame

keras自然语言处理 .pdf

keras自然语言处理，使用Keras在Python中创建和评估深度学习神经网络。