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这个代码库是《Deep Learning with Keras》的配套代码。它包含全书从头到尾所有所需要用到的项目支持代码。
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本书从绍监督学习算法起开始介绍,比如简单的线性回归,经典多层感知器和更复杂的深度卷积网络。此外,您还将了解到一些无监督学习算法,例如自动编码器,受限玻尔兹曼机和深度信任网络。还详细解释了循环神经网络RNN以及它的变体LSTM网络。本书还将涉及一些视觉应用,像识别手写数字图像的识别,图像分类及识别。还提供了用于面部检测的显着点的识别的示例。
所有的代码都没整理在文件夹中,每个文件夹对应着章节的序号。
代码运行示例:
`from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, kernel_initializer='random_uniform'))
为了顺利运行代码,你需要安装以下python依赖包:
TensorFlow 1.0.0 or higher
Keras 2.0.2 or higher
Matplotlib 1.5.3 or higher
Scikit-learn 0.18.1 or higher
NumPy 1.12.1 or higher
硬件要求:
Either 32-bit or 64-bit architecture
2+ GHz CPU
4 GB RAM
At least 10 GB of hard disk space available
Deep Learning with TensorFlow
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Python Deep Learning
https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/python-deep-learning?utm_source=github&utm_medium=repository&utm_campaign=9781786464453
Deep Learning with Hadoop
https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/deep-learning-hadoop?utm_source=github&utm_medium=repository&utm_campaign=9781787124769s
参考文献:
Deep Learning with Keras:http://www.zhanjunlang.com/resources/tutorial/Deep%20Learning%20with%20Keras.pdf
Github 代码:http://www.zhanjunlang.com/resources/tutorial/Deep%20Learning%20with%20Keras.pdf
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