Deeplearningsimplifiedbytakingsupervised,unsupervised,andreinforcementlearningtothenextlevelusingthePythonecosystemTransferlearningisamachinelearning(ML)techniquewhereknowledgegainedduringtrainingasetofproblemscanbeusedtosolveothersimilarproblems.Thepurposeofthisbookistwo-fold;firstly,wefocusondetailedcoverageofdeeplearning(DL)andtransferlearning,comparingandcontrastingthetwowitheasy-to-followconceptsandexamples.Thesecondareaoffocusisreal-worldexamplesandresearchproblemsusingTensorFlow,Keras,andthePythonecosystemwithhands-onexamples.ThebookstartswiththekeyessentialconceptsofMLandDL,followedbydepictionandcoverageofimportantDLarchitecturessuchasconvolutionalneuralnetworks(CNNs),deepneuralnetworks(DNNs),recurrentneuralnetworks(RNNs),longshort-termmemory(LSTM),andcapsulenetworks.Ourfocusthenshiftstotransferlearningconcepts,suchasmodelfreezing,fine-tuning,pre-trainedmodelsincludingVGG,inception,ResNet,andhowthesesystemsperformbetterthanDLmodelswithpracticalexamples.Intheconcludingchapters,wewillfocusonamultitudeofreal-worldcasestudiesandproblemsassociatedwithareassuchascomputervision,audioanalysisandnaturallanguageprocessing(NLP).Bytheendofthisbook,youwillbeabletoimplementbothDLandtransferlearningprinciplesinyourownsystems.WhatyouwilllearnSetupyourownDLenvironmentwithgraphicsprocessingunit(GPU)andCloudsupportDelveintotransferlearningprincipleswithMLandDLmodelsExplorevariousDLarchitectures,includingCNN,LSTM,andcapsulenetworksLearnaboutdataandnetworkrepresentationandlossfunctionsGettogripswithmodelsandstrategiesintransferlearningWalkthroughpotentialchallengesinbuildingcomplextransferlearningmodelsfromscratchExplorereal-worldresearchproblemsrelatedtocompute

基于keras的yolov3物体检测源码，可以直接运行使用，用于物体的定位识别。

cifar10_文件夹分类，每一类图片被存储在对应文件夹下，方便keras直接从文件夹中读取

教程很棒，但是构建项目是最好的学习方法。
做基于项目的学习，以正确的方式学习代码！ProjectLearn提供了精选的项目教程列表，学习者可以在其中从头开始构建应用程序。
这些分为不同的类别，即Web开发，移动开发，游戏开发，机器学习，深度学习和人工智能。
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基于python3.6实现的，Keras相关资源：LSTM预测模型训练，IMDB数据加载，国际旅行人数预测，IMDB影评分类预测，数据标准化，模型保存到本地，从本地加载训练好的模型，plt图形绘制，以及IMDB数据和国际旅行人数数据包。

利用keras深度学习框架，生成人脸表情学习模型h5，转换为tensorflow的深度学习框架pb，在OpenCV中利用dnn调用pb模型并判断人脸表情

keras的数据集fromkeras.datasetsimportimdb(x_train,y_train),(x_test,y_test)=imdb.load_data(num_words=20000)

博客地址为：https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/84593705用keras进行多标签分类的图片数据集，图片取自于NUS-WIDE数据集

基于深度前馈网络的交通信号识别完整代码，keras框架实现，详情见博客：http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79127573

Anno-Mage：半自动图像注释工具具有张量流和keras对象检测模型的半自动图像注释工具箱。
安装克隆此存储库。
在存储库中，执行pipinstall-rrequirements.txt。
请注意，由于与tensorflow安装方式不一致，因此此软件包未定义对tensorflow的依赖关系，因为它将尝试安装tensorflow（至少在ArchLinux上会导致错误的安装）。
请确保已根据您的系统要求安装了tensorflow。
另外，请确保已安装Keras2.1.3或更高版本，并且已安装OpenCV3.x。
a）对于模型-下载并将其保存在/snapshots/

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。