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。

keras.pdf_Keras Cheat Sheets_电子版pdf版

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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

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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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keras深度学习框架的学习教程，keras是一种常用的深度学习框架

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Python Keras库 安装包

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keras1.0.1版本

对于keras2版本python2.7不兼容的，试试keras1.01，本人亲测可以用 setup.py安装方式:https://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/53558654

keras学习数据集

keras自带的数据集，因网络问题不方便下载。这个压缩包包括了boston_housing.npz/imdb.npz/reuters.npz/mnist.npz，方便大家学keras

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Keras1.0.7中文文档

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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的官方教程，PDF版本的。本项目由BigMoyan于2016-4-29发起， 旨在建立一个keras.io的中文版文档， 并提供更多用户友好的支持与建议。

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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。

Keras中文手册

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。

keras 实现的表情识别

有python环境，直接解压可以运行看效果，缺什么库补什么库。可以用来学习，了解一下过程

Python-用于图像分类检测的Keras模型集

用于图像分类检测的Keras模型集

基于TensorFlow的DenseNet学习源码

使用Tensorflow的DenseNet源码，适合配合论文学习。适合初学者进行学习。

Keras中文文档

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

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Keras2.0中文文档.pdf

keras文档官网有免费的百度云下载链接，如果想下的快点的话，可以在这下0.0

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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。

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