激活函数也是神经网络中一个很重的部分.每一层的网络输出都要经过激活函数.比较常用的有linear,sigmoid,tanh,softmax等.Keras内置提供了很全的激活函数,包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数.  一.激活函数的使用 常用的方法在Activation层中可以找到.看代码. from keras.layers.core import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('t

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.

上一个代码只能实现小数据的读取与训练,在大数据训练的情况下.会造内存紧张,于是我根据keras的官方文档,对上一个代码进行了改进. 用keras实现人脸关键点检测 数据集:https://pan.baidu.com/s/1cnAxJJmN9nQUVYj8w0WocA 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第

用keras实现人脸关键点检测 改良版:http://www.cnblogs.com/ansang/p/8583122.html 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第二步:准备数据集: data.7z 如图:里面包含着标签和数据 第三步:将图片和标签转成numpy array格式: def __data

Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU.使用文档在这:http://keras.io/,中文文档在这:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ ,这个框架是2015年流行起来的,使用中遇到的困惑或者问题可以提交到github:https://github.com/fchollet/keras. Keras主要包括14个模块包,可参见文档https:

首先借助qqwweee/keras-yolo3中的convert.py和tensorrt例子yolov3_onnx,并重新编写了代码,实现将darknet格式的yolov3的yolov3.cfg和yolov3.weights转换成keras(tensorflow)的h5格式 1 将darknet格式的yolov3.cfg和yolov3.weights转换成kears(tf)的h5格式 # -*- coding: utf-8 -*- import os import io import argpa

典型的卷积神经网络. 数据的预处理 Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ...,

第一部分:安装 由于我的电脑之前已经已经配置好了caffe,因此有关python的一切相关包都已经安装完成.因此,即使不用Anaconda安装依然很简单. sudo pip install tensorflow sudo pip install keras 测试: python from keras.models import Sequential 第二部分:如何用keras从本地中读取图片,并做一个二分类的神经网络,直接贴出代码: # coding=utf-8 ## import os ##和

BP 神经网络的简单实现 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y #训练集 test_x,text_y #测试集 model=Sequential() #初始化模型 model.add(Dense(3,input_shape=(32,),activation='sigmoid',init='uniform'))) #添加一个隐含层,注:

案例1 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Activation from keras.optimizers import adam, rmsprop, adadelta import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #construct model models = Sequential() models.add(Dense(1

利用keras实现MobileNet,并以mnist数据集作为一个小例子进行识别.使用的环境是:tensorflow-gpu 2.0,python=3.7 , GTX-2070的GPU 1.导入数据 首先是导入两行魔法命令,可以多行显示. %config InteractiveShell.ast_node_interactivity="all" %pprint 加载keras中自带的mnist数据 import tensorflow as tf import keras tf.debu

import tensorflow as tf import numpy as np import math import keras from keras.layers import Conv2D,Reshape,Input import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ Channel attention module""" if __name__ == '__main__': f

GAN这一概念是由Ian Goodfellow于2014年提出,并迅速成为了非常火热的研究话题,GAN的变种更是有上千种,深度学习先驱之一的Yann LeCun就曾说,"GAN及其变种是数十年来机器学习领域最有趣的idea".那么什么是GAN呢?GAN的应用有哪些呢?GAN的原理是什么呢?怎样去实现一个GAN呢?本文将一一阐述.具体大纲如下: 1.什么是GAN? 1.1 对抗思想--啵啵鸟与枯叶蝶 1.2 GAN思想--画画的演变 1.3 零和博弈(zero-sum game) 1.4

先说实验成功的代码: git clone https://github.com/tkwoo/anogan-keras.git mkdir weights python main.py --mode train 即可看到效果了! 核心代码:main.py from __future__ import print_function import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') import os import cv2 import numpy as np im

https://www.quora.com/How-do-I-implement-a-1D-Convolutional-autoencoder-in-Keras-for-numerical-dataset # ENCODER input_sig = Input(batch_shape=(None,128,1)) x = Conv1D(64,3, activation='relu', padding='valid')(input_sig) x1 = MaxPooling1D(2)(x) x2 =

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基

数据集是10000个样本,前8000个训练集,后面的用来测试.每个样本是1*144(重构成12*12的矩阵),将原始BiGAN有编码器.判别器和生成器,将里面的全连接层全部替换成了卷积. from __future__ import print_function, division from keras.datasets import mnist from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout, multiply,

最近看到keras的官方GAN代码中有CGAN(全连接层)和卷积GAN(DCGAN),但他并没有给出“条件卷积GAN”,预测就把这两者结合了一下.虽然很多人用其他框架(e.g.TensorFlow)写出了条件卷积GAN,但代码没有keras简洁,作为keras爱好者,就做了简单地结合就完成了. from __future__ import print_function, division from keras.datasets import mnist from keras.layers imp

源码地址 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 春节期间仔细看了看yolov3的kears源码,这个源码毕竟不是作者写的,有点寒酸,可能大道至简也是这么个理.我在看源码的时候,参照了一些博客进行补充,主要是,作者公布的代码有点凌乱和我熟悉的代码风格不同的缘故吧..... 看到大神的优秀博客,感觉自己的笔记有点炒冷饭的味道...