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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

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...

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...

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...

优点: 1、Keras基于python,backend可以是TensorFlow或Theano,人气比较旺。 2、和其他high-level API一样,都是直接提供上层的框架,很快可以搞出个神经网络原型。 缺点: 1、不支持seq2seq,搞不了高级点的nlp(现在好像支持了)。不过我发现...

四个字,相当不错。易使用:对于想把它作为黑箱子使用的人,keras超级易上手。扩展性:keras的设计是把大量内部运算都隐藏了。大家很自然而然的就认为它的功能比较狭窄。其实它有的扩展性并不差,有很多法实现框架上没有的功能。用户始终可以用t...

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...

深度学习模型中用到的数学知识还算是比较基矗下面罗列了一些,这些知识在其它网络模型里也很常见: 向量、矩阵和多维数组; 加法和乘法; 卷积运算提取局部特征; 激活函数:sigmoid, tanh或者ReLU等; softmax将向量转化为概率值; log-loss(cr...

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 ...

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