基于keras的残差网络

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基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测

目录基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测问题描述长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法基于时间步的 LSTM 网络回归在批量训练之间保持 LSTM 的记忆在批量训练中堆叠 LSTM 网络总结扩展阅读本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型…

BERT实战——基于Keras

1.keras_bert 和 kert4keras keras_bert 是 CyberZHG 大佬封装好了Keras版的Bert,可以直接调用官方发布的预训练权重. github:https://github.com/CyberZHG/keras-bert 快速安装:pip install keras-bert kert4keras 是苏剑林大佬参考 keras-bert 重新编写的一个 keras 版的 bert,所以使用体验差不多,但 kert4keras 可以适配 albert gi…

使用dlib中的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.…

[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline（基于Keras val_acc: 0.88）

[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline(基于Keras val_acc: 0.88) 个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 项目github地址:https://github.com/xiaosongshine/preliminary_challenge_baseline_keras (应比赛组委会要求,Github暂时关闭,比赛结束后公开,主要代码都在下方) 大赛简介为响应国家健康中国战略,推送健康医疗和大数据的融合发展的政策,…

残差网络ResNet笔记

发现博客园也可以支持Markdown,就把我之前写的博客搬过来了- 欢迎转载,请注明出处:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6877166.html 下面是正文: Deep Residual Learning for Image Recognition 1. 思想作者根据输入将层表示为学习残差函数.实验表明,残差网络更容易优化,并且能够通过增加相当的深度来提高准确率. 核心是解决了增加深度带来的副作用(退化问题),这样能够通过单纯地增加网络深度,来提高网络性能.…

深度残差网络（DRN）ResNet网络原理

一说起“深度学习”,自然就联想到它非常显著的特点“深.深.深”(重要的事说三遍),通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别.语音识别等能力.因此,我们自然很容易就想到:深的网络一般会比浅的网络效果好,如果要进一步地提升模型的准确率,最直接的方法就是把网络设计得越深越好,这样模型的准确率也就会越来越准确. 那现实是这样吗?先看几个经典的图像识别深度学习模型: 这几个模型都是在世界顶级比赛中获奖的著名模型,然而,一看这些模型的网络层次数量,似乎让人很失望,少则5层,多的也就22层而已,这些世界级…