Keras深度学习实战

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深度学习-基于Keras的Python项目开发实战_印第安人糖尿病诊断_编程案例实例教程.pdf

Keras 是一个功能强大且易于使用的 Python 库，用于快速开发深度学习模型。它是对数值计算库 CNTK 和 TensorFlow 的有效封装，可以通过简单的几行代码来定义和训练神经网络模型。通过 Keras 可以创建贯序模型和函数模型。本章将使用 Keras 在 Python中创建第一个神经网络模型，这是一个简单的贯序模型，也是神经网络中最常见的模型。本章使用 Pima Indians 糖尿病发病情况数据集。这是一个可从 UCI Machine Learning免费下载的标准机器学习数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima+Indians+ Diabetes）。它描述了 Pima Indians 的患者医疗记录数据，以及他们是否在五年内发生糖尿病。这是一个二元分类问题（糖尿病为 1 或非糖尿病为 0），描述每个患者的输入变量是数值类型，具有不同的尺度。下面列出了数据集的 8 个属性和输出结果。

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keras.pdf_Keras Cheat Sheets_电子版pdf版

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Keras 是为人类而非机器设计的 API。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践: 它提供一致且简单的 API，它将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。这使 Keras 易于学习和使用。作为 Keras 用户，你的工作效率更高，能够比竞争对手更快地尝试更多创意，从而帮助你赢得机器学习竞赛。这种易用性并不以降低灵活性为代价：因为 Keras 与底层深度学习语言（特别是 TensorFlow）集成在一起，所以它可以让你实现任何你可以用基础语言编写的东西。特别是，keras 作为 Keras API 可以与 TensorFlow 工作流无缝集成。 本资源为keras的中文文档。内含网页版制作教程。相信对大家会有帮助。

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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

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

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

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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

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

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Keras1.0.7中文文档

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Keras：基于Python的深度学习库.pdf

keras中文文档，Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化.

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keras绘制acc和loss曲线图实例

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ #加载keras模块 from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import

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Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快 速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换 Keras适用的Python版本是：Python 2.7-3.5 Keras的设计原则是 模块性：模型可理解为一个独立的序列或图，完全可配置的模块以最少的代价自由组合在一起。具 体而言，网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块，你可 以使用它们来构建自己的模型。 极简主义：每个模块都应该尽量的简洁。每一段代码都应该在初次阅读时都显得直观易懂。没有黑 魔法，因为它将给迭代和创新带来麻烦。 易扩展性：添加新模块超级简单的容易，只需要仿照现有的模块编写新的类或函数即可。创建新模 块的便利性使得Keras更适合于先进的研究工作。 与Python协作：Keras没有单独的模型配置文件类型（作为对比，caffe有），模型由python代码描 述，使其更紧凑和更易debug，并提供了扩展的便利性。 Keras从2015年3月开始启动，经过一年多的开发，目前Keras进入了1.0的时代。Keras 1.0依然遵循相 同的设计原则，但与之前的版本相比有很大的不同。如果你曾经使用过此前的其他版本Keras。你或许 会关心1.0的新特性。 泛型模型：简单和强大的新模块，用于支持复杂深度学习模型的搭建。 更优秀的性能：现在，Keras模型的编译时间得到缩短。所有的RNN现在都可以用两种方式实现， Keras中文文档 以供用户在不同配置任务和配置环境下取得最大性能。现在，基于Theano的RNN也可以被展开， 以获得大概25%的加速计算。 测量指标：现在，你可以提供一系列的测量指标来在Keras的任何监测点观察模型性能。 更优的用户体验：我们面向使用者重新编写了代码，使得函数API更简单易记，同时提供更有效的 出错信息。 新版本的Keras提供了Lambda层，以实现一些简单的计算任务。 ... 如果你已经基于Keras0.3编写了自己的层，那么在升级后，你需要为自己的代码做以下调整，以 在Keras1.0上继续运行。请参考编写自己的层 关于Keras-cn 本文档是Keras文档的中文版，包括keras.io的全部内容，以及更多的例子、解释和建议，目前，文档 的计划是： 1.x版本：现有keras.io文档的中文翻译，保持与官方文档的同步 2.x版本：完善所有【Tips】模块，澄清深度学习中的相关概念和Keras模块的使用方法 3.x版本：增加Keras相关模块的实现原理和部分细节，帮助用户更准确的把握Keras，并添加更多 的示例代码 现在，keras-cn的版本号将简单的跟随最新的keras release版本 由于作者水平和研究方向所限，无法对所有模块都非常精通，因此文档中不可避免的会出现各种错误、 疏漏和不足之处。如果您在使用过程中有任何意见、建议和疑问，欢迎发送邮件 到moyan_work@foxmail.com与我取得联系。 您对文档的任何贡献，包括文档的翻译、查缺补漏、概念解释、发现和修改问题、贡献示例程序等，均 会被记录在致谢，十分感谢您对Keras中文文档的贡献！ 同时，也欢迎您撰文向本文档投稿，您的稿件被录用后将以单独的页面显示在网站中，您有权在您的网 页下设置赞助二维码，以获取来自网友的小额赞助。 如果你发现本文档缺失了官方文档的部分内容，请积极联系我补充。 本文档相对于原文档有更多的使用指导和概念澄清，请在使用时关注文档中的Tips，特别的，本文档的 额外模块还有： 一些基本概念：位于快速开始模块的一些基本概念简单介绍了使用Keras前需要知道的一些小知 识，新手在使用前应该先阅读本部分的文档。 Keras安装和配置指南，提供了详细的Linux和Windows下Keras的安装和配置步骤。 深度学习与Keras：位于导航栏最下方的该模块翻译了来自Keras作者博客keras.io和其他Keras相关 博客的文章，该栏目的文章提供了对深度学习的理解和大量使用Keras的例子，您也可以向这个栏 目投稿。 所有的文章均在醒目位置标志标明来源与作者，本文档对该栏目文章的原文不具有任何处 置权。如您仍觉不妥，请联系本人（moyan_work@foxmail.com）删除。

TensorFlow-keras

TensorFlow-keras详细安装文档，linux，windows操作系统均可