keras實現lstm多變數預測
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 23 11:27:31 2018 @author: Administrator """ import matplotlib.pyplot as plt from math import sqrt from […]
Keras
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基於keras 的lstm 股票收盤價預測
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequent […]
- 2018.08.03
- Keras, MSCOCO, RetinaNet, retinanetkerastensorflowPascal-VOCMSCOCO, tensorflow,
Retinanet訓練Pascal VOC 2007
參考： fizyr/keras-retinanet facebookresearch/Detectron kuangliu/pytorch-retinanet CasiaFan/tensorflow_retinanet 安裝Retinanet 1、克隆這個儲存庫。git clone https:// […]
Keras RNN 與 情感分類（程式碼）
原文：http://blog.csdn.net/zzulp/article/details/76589044 1 RNN簡介 RNN即迴圈神經網路，其主要用途是處理和預測序列資料。在CNN中，神經網路層間採用全連線的方式連線，但層內節點之間卻無連線。RNN為了處理序列資料，層內節點的輸出還會重新輸入 […]
- 2018.08.03
- Keras, keras效能, keras標記, Keras深度學習情感分類詞向量LSTM, keras玩遊戲,
Keras LSTM 詞向量 情感分類/情感分析實驗
背景簡介 本人是深度學習入門的菜菜菜鳥一枚… 利用LSTM word2vec詞向量進行文字情感分類/情感分析實驗，吸收了網上的資源和程式碼並嘗試轉化為自己的東西~ 實驗環境 win7 64位系統 Anaconda 4.3.0 , Python 2.7 version Pycharm開發環境 pyth […]
- 2018.08.01
- AWS, Keras, tensorflow, 深度學習,
aws Anaconda tensorflow keras opencv搭建深度學習網路環境(上–硬體篇)
最近在做udacity的畢業專案，環境搭建廢了不少功夫，為了方便以後再次搭建，就有了這篇環境搭建文章，也希望能給更多的朋友帶來一點點幫助。 我們將基於aws搭建深度學習主機，然後再這臺租來的主機上搭所需軟體環境。 硬體篇 為啥要用aws：一來方便，在任何可以上網的地方利用任何一臺PC上登入aws，租 […]
- 2018.08.01
- AWS, Keras, tensorflow, 影象識別, 深度學習,
aws Anaconda tensorflow keras opencv搭建深度學習網路環境(下–軟體篇)
上篇我們已經在aws上搭建了自己的深度學習主機，本文我們將在這臺深度學習主機上安裝必要的軟體工具包，我們開始吧~ 軟體篇： 深度學習中，我們需要呼叫各種已開發好的庫，這裡推薦使用anaconda，簡單方便，至少不會為了各種依賴項而頭疼。 一、安裝anaconda 1、下載 wget https:// […]
Semantic Segmentation–Pyramid Scene Parsing Network(PSPNet)論文解讀
PSPNet Pyramid Scene Parsing Network 收錄：CVPR 2017 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 原文地址： PSPNet 程式碼: pspnet-github Keras t […]
keras自動編碼器實現系列之卷積自動編碼器
圖片的自動編碼很容易就想到用卷積神經網路做為編碼-解碼器。在實際的操作中， 也經常使用卷積自動編碼器去解決影象編碼問題，而且非常有效。 下面通過**keras**完成簡單的卷積自動編碼。 編碼器有堆疊的卷積層和池化層 (max pooling用於空間降取樣)組成。 對應的解碼器由卷積層和上取樣層組成 […]
- 2018.07.31
- AI, faster rcnn, Keras, 人工智慧, 演算法，keras,
keras faster rcnn （2）Faster RCNN詳解
經過RCNN和Fast RCNN的積澱，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在結構上，Faster RCN已經將特徵抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)， […]