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一个伟大愿景:让深度学习更简单
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 当15年前推出MapReduce时,它展示了整个世界对于未来的不屑一瞥。硅谷科技公司的工程师第一次可以分析整个互联网。然而,MapReduce提供了非常低级API,结果使这个“超级力
虎说八道
7年前
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一个伟大愿景:让深度学习更简单
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 当15年前推出MapReduce时,它展示了整个世界对于未来的不屑一瞥。硅谷科技公司的工程师第一次可以分析整个互联网。然而,MapReduce提供了非常低级API,结果使这个“超级力
【方向】
7年前
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Sequential与Model模型、keras基本结构功能
不得不说,这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本,快到Keras中文版好多都是错的,快到官方文档也有旧的没更新,前路坑太多。 到发文为止,已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多,但是
Chin2018
6年前
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《TensorFlow深度学习实战》一导读
内容简介 本书介绍如何有效地使用谷歌的深度学习开源框架TensorFlow,还将实现不同的深度学习网络。本书除了对一些常见的模型进行了理论介绍,还给出了完整的实现代码,不仅能够对深度学习初学者进行理论与实践的指导,还能为开发人员提供程序设计借鉴。 作者简介
小编辑01
5年前
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十大预训练模型,助力入门深度学习(第1部分 - 计算机视觉)
介绍 对于希望运用某个现有框架来解决自己的任务的人来说,预训练模型可以帮你快速实现这一点。通常来说,由于时间限制或硬件水平限制大家往往并不会从头开始构建并训练模型,这也就是预训练模型存在的意义。大家可以使用预训练模型作为基准来改进现有模型,或者针对它测试自己的
技术小能手
6年前
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解读Keras在ImageNet中的应用:详解5种主要的图像识别模型
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 几个月前,我写了一篇关于如何使用CNN(卷积神经网络)尤其是VGG16来分类图像的教程,该模型能够以很高的精确度识别我们日常生活中的1000种不同种类的物品。 那时,模型还是和Ke
【方向】
7年前
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Application中五款已训练模型、VGG16框架(Sequential式、Model式)解读
一、Application的五款已训练模型 + H5py简述 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。 后续还有对以下几个模型的参数介绍: Xception VGG16
Chin2018
6年前
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预训练模型迁移学习
摘要:如何快速简便地解决图像分类问题呢?本文通过使用Keras及一个预训练模型的实例,教你如何通过迁移学习来解决这个问题。 深度学习正在迅速成为人工智能应用开发的主要工具。在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域都已有成功的案例。 深度学习擅长解决的一个问题
【方向】
6年前
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