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怎样在Python的深度学习库KErAs中使用度量

Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因: 轻量级和快速开发:Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GP...

最近一直在用keras,说点个人感受。1、keras根植于python及theano,人气比较旺。2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便。3、更新很快,我记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的,文档很全...

最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下: 1.文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是无法从文档理解...

优点:支持python,模型库全,搭模型快,关注度极高,迭代快,可用GPU加速。 缺点:内部许多类的抽象不合理。 命名略显混乱。 查看中间层输出不够直接。 模型需要compile这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合,其作者和一些代...

Keras 是提供一些高可用的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络,如果,你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow ...

这篇文章介绍的是关于并行深度神经网络的设计。在今年发布的两个机器学习项目中,cxxnet是最精彩的一个。因为它包含了我们团队可以发挥到的机器学习和系统的各个方面的极致:除了前沿的深度学习之外,它的两个独到特点也是让我们在设计实现中最...

Programming Libraries 编程库资源 我是一个“学习要敢于冒险和尝试”观念的倡导者。这是我学习编程的方式,我相信很多人也是这样学习程序设计的。先了解你的能力极限,然后去拓展你的能力。

拿来学习theano基本用法,很不错库本身的代码,比较简单易读,我作为python菜鸟,也能看懂。目前model有sequential和grapgh两种,前者并不是指recurrent而是说网络是一层层堆的(也包括recurrent).其他的主要概念包括layer,regularizer, optim...

四个字,相当不错。易使用:对于想把它作为黑箱子使用的人,keras超级易上手。扩展性:keras的设计是把大量内部运算都隐藏了。大家很自然而然的就认为它的功能比较狭窄。其实它有的扩展性并不差,有很多法实现框架上没有的功能。用户始终可以用t...

优点: 1、Keras基于python,backend可以是TensorFlow或Theano,人气比较旺。 2、和其他high-level API一样,都是直接提供上层的框架,很快可以搞出个神经网络原型。 缺点: 1、不支持seq2seq,搞不了高级点的nlp(现在好像支持了)。不过我发现...

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