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  1. keras示例程序

  2. addition_rnn.py 执行序列学习以执行两个数字（作为字符串）的添加。 antirectifier.py 演示如何为Keras编写自定义图层。 babi_memnn.py 在bAbI数据集上训练一个内存网络以进行阅读理解。 babi_rnn.py 在bAbI数据集上训练一个双支循环网络，以便阅读理解。 cifar10_cnn.py 在CIFAR10小图像数据集上训练一个简单的深CNN。 conv_filter_visualization.py 通过输入空间中的渐变上升可视化 VGG1

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-23
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：manoerina0411

  1. keras模型可视化

  2. keras模型可视化的各种配置全过程，自己安装的全过程，简单易懂的图片文字指导。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-06
    • 文件大小：373760
    • 提供者：weixin_41612864

  1. Python-TensorSpacejs是一套用于构建神经网络3D可视化应用的框架

  2. TensorSpace.js 是一套用于构建神经网络3D可视化应用的框架。 开发者可以使用类Keras风格的TensorSpace API，轻松创建可视化网络、加载神经网络模型并在浏览器中基于已加载的模型进行3D可交互呈现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：1073741824
    • 提供者：weixin_39840515

  1. Keras卷基层特征可视化，混淆矩阵绘制

  2. 该代码可以实现Keras卷积层特征的可视化，两种混淆矩阵绘制。可以观察深度学习中特定层的输出特征，评判分类模型的分类性能。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_40784418

  1. 【最新版】Netron-4.0.4-mac.zip【亲测可用】最好的用于神经网络，深度学习和机器学习模型的可视化工具

  2. Netron是神经网络，深度学习和机器学习模型的查看者。 Netron支持ONNX （ .onnx ， .pb ， .pbtxt ）， .pbtxt （ .h5 ， .keras ）， Core ML （ .mlmodel ）， Caffe （ .caffemodel ， .prototxt ）， Caffe2 （ predict_net.pb ， predict_net.pbtxt ）， Darknet （ .cfg ）， MXNet （ .model ， -symbol.json ），

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：hu_zhenghui

  1. 用于神经网络，深度学习和机器学习模型的可视化工具

  2. 支持ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt），Keras（.h5，.keras），Caffe（.caffemodel，.prototxt），Caffe2（predict_net.pb，predict_net.pbtxt），MXNet（.model，-symbol.json），ncnn（.param）和TensorFlow等模型可视化

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-07
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：qq_34795071

  1. Keras：基于Python的深度学习库.pdf

  2. keras中文文档，Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-31
    • 文件大小：63963136
    • 提供者：qq_36253977

  1. Keras-2.4.2-py2.py3-none-any.whl

  2. Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：169984
    • 提供者：u012311875

  1. 机器学习-15. Keras深度学习框架

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：701497344
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-12. TensorBoard可视化

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：368050176
    • 提供者：suolong123

  1. keras模型可视化,层可视化及kernel可视化实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇keras模型可视化,层可视化及kernel可视化实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：250880
    • 提供者：weixin_38624557

  1. 关于Keras模型可视化教程及关键问题的解决

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于Keras模型可视化教程及关键问题的解决，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_38619207

  1. 爬取股票交易数据并可视化，利用keras搭建LSTM网络对股价进行预测

  2. tushare API提供了股票交易数据，直接利用API爬取近十年股票数据。对K线图、移动平均线和MADC可视化。用keras搭建LSTM神经网络模型，2010-2019年日收盘价做训练数据，对2020年收盘价进行预测。

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2020-12-15
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_42693453

  1. keras 特征图可视化实例(中间层)

  2. 鉴于最近一段时间一直在折腾的CNN网络效果不太理想，主要目标是为了检测出图像中的一些关键点，可以参考人脸的关键点检测算法。 但是由于从数据集的制作是自己完成的，所以数据集质量可能有待商榷，训练效果不好的原因可能也是因为数据集没有制作好（标点实在是太累了）。 于是想看看自己做的数据集在进入到网络后那些中间的隐藏层到底发生了哪些变化。 今天主要是用已经训练好的mnist模型来提前测试一下，这里的mnist模型的准确度已经达到了98%左右。 使用的比较简单的一个模型： def simple_cnn(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：91136
    • 提供者：weixin_38517904

  1. keras模型可视化,层可视化及kernel可视化实例

  2. keras模型可视化： model: model = Sequential() # input: 100x100 images with 3 channels -> (100, 100, 3) tensors. # this applies 32 convolution filters of size 3x3 each. model.add(ZeroPadding2D((1,1), input_shape=(38, 38, 1))) model.add(Conv2D(32, (3, 3)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38624332

  1. MMdnn：MMdnn是一组工具，可帮助用户在不同的深度学习框架之间进行互操作。 例如模型转换和可视化。 在Caffe，Keras，MXNet，Tensorflow，CNTK，PyTorch Onnx和CoreML之间转换模型-源码

  2. MMdnn MMdnn是一个综合的跨框架工具，用于转换，可视化和诊断深度学习（DL）模型。 “ MM”代表模型管理，“ dnn”代表深度神经网络。 主要功能包括： 我们实现了一个通用转换器，可以在框架之间转换DL模型，这意味着您可以使用一个框架训练模型，然后使用另一个框架进行部署。 模型再训练 在模型转换期间，我们生成一些代码片段以简化以后的重新训练或推断。 模型搜索和可视化 我们提供了一个以帮助您找到一些流行的模型。 我们提供了一个以更直观地显示网络体系结构。 模型部署 我们提供一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42151729

  1. tensorspace：神经网络3D可视化框架，在浏览器中构建交互式直观模型，支持TensorFlow，Keras和TensorFlow.js的预训练深度学习模型-源码

  2. TensorSpace.js 当前空间中的张量 English | TensorSpace是使用TensorFlow.js，Three.js和Tween.js构建的神经网络3D可视化框架。 TensorSpace提供类似于Keras的API，以构建深度学习层，加载预训练的模型并在浏览器中生成3D可视化。 通过TensorSpace，直观了解模型结构是什么，如何训练模型以及模型如何基于中间信息来预测结果。 在对模型进行预处理之后，TensorSpace支持可视化来自TensorFlow，Ker

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1073741824
    • 提供者：weixin_42120997

  1. keras-vis：用于keras的神经网络可视化工具包-源码

  2. Keras可视化工具包 keras-vis是用于可视化和调试已训练的keras神经网络模型的高级工具包。 当前支持的可视化包括： 激活最大化 显着图 类激活图 默认情况下，所有可视化都支持N维图像输入。 即，它推广到模型的N维图像输入。 该工具包通过干净，易于使用和可扩展的界面将上述所有问题归纳为能量最小化问题。 与theano和tensorflow后端兼容，具有“ channels_first”，“ channels_last”数据格式。 快速链接 阅读位于的文档。 日语版为 。 加入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：45088768
    • 提供者：weixin_42134537

  1. 关于Keras模型可视化教程及关键问题的解决

  2. keras提供简单方便的模型可视化工具，只需一行代码就可以用框图的形式可视化出你搭建的网络结构。对于复杂网络而言，这个工具就是个神器呀。 这篇文章是解决win10环境下的keras模型可视化工具所遇到的问题，Linux暂时还没有尝试(不过也可以借鉴)。 大致环境是： OS: win10 python==3.5.4 keras==2.2.0 pydot==1.2.4 pydot_ng==1.0.0 首先，你可以查看keras官方文档教程。 from keras.u

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：237568
    • 提供者：weixin_38659812

  1. autodidactic_sandbox:该工作区包含有趣的问题和解决方案，模型，可视化以及其他学习材料-源码

  2. 自动教学沙箱 该工作区包含实践问题和解决方案，模型，可视化以及其他学习材料。涵盖的主题包括线性代数，统计，算法，数据结构，数据可视化和机器学习。 工具 该存储库中的代码使用Jupyter Notebook用Python编写。我使用了许多知名的软件包和API，包括Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Scikit-Learn，Tensorflow和Keras。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42099815
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