keras

紫雾凌寒5 天前
人工智能·pytorch·python·深度学习·ai·tensorflow·keras
深度学习框架探秘|Keras 应用案例解析以及 Keras vs TensorFlow vs PyTorch上一篇文章《深度学习框架探秘|Keras:深度学习的魔法钥匙》 我们初步学习了 Keras,包括它是什么、具备哪些优势(简洁易用的 API、强大的兼容性、广泛的应用领域),以及基本使用方法。本文,我将会带大家了解 Keras 在图像处理与自然语言处理领域的应用案例。以及 Keras 和 TensorFlow 及 PyTorch 的对比。话不多说,下面我们先从 Keras 的应用案例开始。
忆~遂愿6 天前
人工智能·python·深度学习·机器学习·keras
时尚搭配助手,深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统在这个每天都有新潮流涌现的时代,每天早上站在衣柜前纠结"今天穿什么"的时间,累积起来可能比我们刷短视频的时间还长。
IRevers14 天前
人工智能·pytorch·深度学习·计算机视觉·分类·transformer·keras
【Pytorch和Keras】使用transformer库进行图像分类现在大多数的模型都会上传到huggface平台进行统一的管理,transformer库能关联到huggface中对应的模型,并且提供简洁的transformer模型调用,这大大提高了开发人员的开发效率。本博客主要利用transformer库实现一个简单的模型微调,以进行图像分类的任务。
Zda天天爱打卡1 个月前
人工智能·深度学习·opencv·机器学习·数据挖掘·keras
【机器学习实战入门】使用OpenCV和Keras的驾驶员疲劳检测系统防止司机疲劳驾驶警报系统 中级 Python 项目 - 司机疲劳检测系统疲劳检测是一种安全技术,能够预防因司机在驾驶过程中入睡而造成的事故。
云空1 个月前
人工智能·神经网络·keras
《Keras 3 神经网络紧凑型卷积转换器(Transformers)》作者:Sayak Paul 创建日期:2021/06/30 最后修改时间:2023/08/07 描述:用于高效图像分类的紧凑型卷积变压器。
云空1 个月前
人工智能·深度学习·计算机视觉·分类·keras
《Compact Convolutional Transformers:开启计算机视觉新篇》在人工智能的浩瀚星空中,Transformer 模型宛如一颗璀璨的超新星,自 2017 年在论文《Attention Is All You Need》中横空出世后,彻底改写了自然语言处理的格局。它以创新性的自注意力机制,巧妙地捕捉到文本序列中各个位置之间的复杂依赖关系,打破了传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在处理长序列数据时的桎梏,使机器翻译、文本生成、问答系统等任务的性能实现了质的飞跃。
魂兮-龙游1 个月前
嵌入式硬件·mcu·ai·性能优化·tensorflow·keras·neo4j
二、模型训练与优化(4):模型优化-实操下面我将以 MNIST 手写数字识别模型为例,从 剪枝 (Pruning) 和 量化 (Quantization) 两个常用方法出发,提供一套可实际动手操作的模型优化流程。此示例基于 TensorFlow/Keras 环境,示范如何先训练一个基础模型,然后对其进行剪枝和量化,最后验证优化后的模型性能。
道友老李2 个月前
深度学习·tensorflow·keras
【TensorFlow】Keras介绍与入门tensorflow中文官网Keras 是一个高级神经网络API,它以简单性和快速实验设计为目标。Keras 既可以作为独立工具使用,也可以作为 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 Theano 等后端的接口。自2017年起,Keras 成为了 TensorFlow 的官方高级 API,并且是推荐给初学者和专家的主要界面。
谦虚且进步2 个月前
人工智能·深度学习·keras
keras实现TCN网络层keras实现TCN网络层,keras3.0可用。核心思路:使用valid卷积,卷积核大小和stride大小取相同的值,Conv1d只会沿着一个方向(序列正方向)进行移动,因此卷积核计算的特征具有因果特性(与pading=='causal'效果一样)。每经过一层卷积,得到的每个时刻就代表一个kernel_size个感受野。通过堆叠层数,实现感受野的增加。
FHYAAAX2 个月前
人工智能·深度学习·机器学习·keras
【机器学习】任务十一:Keras 模块的使用Keras 是一个开源的深度学习框架,用 Python 编写,构建于 TensorFlow 之上。它以简单、快速和易于使用为主要设计目标,适合初学者和研究者。
天蓝蓝235283 个月前
人工智能·cnn·keras
Keras构建卷积神经网络使用Keras构建卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一个强大且灵活的过程,它特别适合处理图像数据。以下将详细介绍如何使用Keras构建和训练一个卷积神经网络,用于图像分类任务,并解释其中的关键概念和步骤。
z千鑫3 个月前
人工智能·pytorch·深度学习·aigc·tensorflow·keras·codemoss
【人工智能】PyTorch、TensorFlow 和 Keras 全面解析与对比:深度学习框架的终极指南在深度学习领域,框架的选择直接影响到项目的开发效率、模型的性能以及未来的扩展性。一个合适的深度学习框架不仅能够提升开发速度,还能让开发者更加专注于模型设计与优化,而不是底层实现细节。那么,PyTorch、TensorFlow 和 Keras 各自有哪些独特之处?在不同的应用场景下,它们又各自适合什么样的任务?本文将为你一一解答。
爱数学的程序猿3 个月前
pytorch·深度学习·机器学习·tensorflow·keras
深度学习工具和框架详细指南:PyTorch、TensorFlow、Keras在深度学习的世界中,PyTorch、TensorFlow和Keras是最受欢迎的工具和框架,它们为研究者和开发者提供了强大且易于使用的接口。在本文中,我们将深入探索这三个框架,涵盖如何用它们实现经典深度学习模型,并通过代码实例详细讲解这些工具的使用方法。
深度学习实战训练营4 个月前
人工智能·深度学习·keras
基于keras的停车场车位识别该项目旨在利用深度学习模型与计算机视觉技术,对停车场中的车位进行检测和状态分类,从而实现智能停车管理系统的功能。随着城市化的发展,停车场管理面临着车位检测效率低、停车资源分配不均等问题,而传统的人工检测方法不仅耗时费力,且难以适应大规模停车场的实时需求。为此,本项目提出了一种基于图像处理和深度学习的解决方案,通过摄像头实时获取停车场视频或图像数据,并借助卷积神经网络模型(Convolutional Neural Network, CNN)对车位进行自动识别、位置标注以及空闲与占用状态的分类。项目使用了VG
_.Switch4 个月前
python·机器学习·架构·tensorflow·keras·scikit-learn
Python机器学习框架介绍和入门案例:Scikit-learn、TensorFlow与Keras、PyTorch在现代机器学习领域,框架的选择对模型的构建、训练和部署至关重要。Python作为主要的机器学习编程语言,其生态中有多个强大的机器学习框架。每个框架都有独特的功能和适用场景,提供了不同的工具和API以适应多种需求。通过对这些框架的深入了解,可以更加高效地应用机器学习技术于实际问题解决。
深度学习实战训练营4 个月前
人工智能·深度学习·keras
基于Keras的U-Net模型在图像分割与计数中的应用关于深度实战社区 我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。 社区特色:深度实战算法创新 获取全部完整项目数据集、代码、视频教程,请进入官网:zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑,v:zzgcz_com
luoganttcc5 个月前
人工智能·神经网络·keras
基于keras 的神经网络股价预测模型这些年从网上的各位大牛那学到很多,本着开源开放的精神,今天我决定开源我量化交易代码。输入股票代码,和训练的数据时间,自动预测股票未来的走势。。。。。。。。。。。。。。。。。。
zhangbin_2375 个月前
python·rnn·深度学习·神经网络·机器学习·自然语言处理·keras
【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——利用Keras实现循环神经网络首先,加载数据集,获取标签并随机打乱样本,然后对文档分词并使用Word2vec模型使其向量化,接下来,获取标签,最后按照80/20的比例将原始数据分成训练集和测试集。
一只天蝎的晋升之路5 个月前
人工智能·tensorflow·keras
keras和tensorflow可用的一组版本其实这样也可以,因为也有pad_sequences,而且和下面的是同一个:
啥都鼓捣的小yao5 个月前
python·机器学习·keras
Python机器学习——利用Keras和基础神经网络进行手写数字识别(MNIST数据集)首先安装Anaconda,随便找个视频或者教程按照下conda env list 查看虚拟环境 (*代表在哪个环境下) conda create -n 环境名字 python=版本 conda activate yixuepytorch 进入我们创建好的虚拟环境 conda list 查看当下环境下,有哪些功能包 conda remove -n 虚拟环境名字 --all 删除所选环境