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学深度学习使用kErAs好还是CAFFE好

最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下: 文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是无法从文档理解其...

我觉定吧深度习平台没坏能说每平台特点都选哪都关键选定平台准备始做候尽量要换我目前用caffe其实百度自平台PaddlePaddle--、想读源码数基础定要强

这篇文章介绍的是关于并行深度神经网络的设计。在今年发布的两个机器学习项目中,cxxnet是最精彩的一个。因为它包含了我们团队可以发挥到的机器学习和系统的各个方面的极致:除了前沿的深度学习之外,它的两个独到特点也是让我们在设计实现中最...

写过一个小的toolbox,曾经有和题主一样的想法,分享一下。 个人看法:keras不能算是框架,只能算是一个warpper,集成了一些标准化的th/tf函数。 真正的框架应该是th/tf/caffe这样的。它们在底层实现了io、cpu/gpu管理、张量定义和操作以及symbol...

Keras 是提供一些高可用的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络,如果,你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow ...

最近一直在用keras,说点个人感受。1、keras根植于python及theano,人气比较旺。2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便。3、更新很快,我记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的,文档很全...

很多模型都能cover,seq2seq这种也有现成的可用。建议不要光看example,多看看github上的 issues讨论,实在找不到,直接提问。 效率方面,我不懂theano怎么优化,感觉keras的这种封装,没什么成本,跟自己用原生theano是一样的。当然,theano本...

会基本矩阵运算(numpy) 装好keras 就可以开始使用深度学习了。 就在上个星期,我从装完keras到做完一个kaggle上的猫狗图片的数据分类,达到90+%的准确度。(照着网上的攻略,用vgg16分类猫狗的那个) 只用了三天时间,编程时间不到二十小时。 在此...

拿来学习theano基本用法,很不错库本身的代码,比较简单易读,我作为python菜鸟,也能看懂。目前model有sequential和grapgh两种,前者并不是指recurrent而是说网络是一层层堆的(也包括recurrent).其他的主要概念包括layer,regularizer, optim...

Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因: 轻量级和快速开发:Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GP...

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