卷积神经网络CNN——使用keras识别猫咪

在近些年,深度学习领域的卷积神经网络(CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说,CNN仿佛戴上了神秘的面纱。我经常会想,要是能将神经网络的过程分解,看一看每一个步骤是什么样的结果该有多好!这也就是这篇存在的意义。 首先,我们要了解一下卷积神经网络擅长什么。CNN主要被用来找寻图片中的模式。这个过程主要有两个步骤,首先要对图片做卷积,然后找

keras/构建卷积神经网络人脸识别

olivettifaces是纽约大学的一个比较小的人脸库,由40个人的400张图片构成,即每个人的人脸图片为10张。每张图片的灰度级为8位,每个像素的灰度大小位于0-255之间,每张图片大小为64×64。图片大小是1190*942,一共有20*20张人脸,故每张人脸大小是(1190/20)*(942/20)即57*47=2679本文所用的训练数据就是

人工智能小例子(二)-基于keras+openCV的人脸识别

目前keras是对人工智能来说,入门比较好的一款中间件,屏蔽了很多参数配置和实现细节,直接一层层进行网络搭建就可以。最近一直在学习相关知识,但是一直也没有啥实用的功能出现,在网上有个例子,一下子就吸引住了我,使用keras迅速搭建一套人工智能系统,输入自己的照片和他人照片,训练其识别出自己,然后使用摄像头验证。废话不多说,先上结果图:是不是很6,其实实现起来还是依赖了很多网上的大牛,现在跟着我,

【深度学习框架Keras】第一个简单的例子

一、MNIST数据集是一个手写数字图片的数据集,其包含了60000张训练图片和10000张测试图片,这些图片是28××\times28的灰度图片,共包含0到9总计10个数字。 importkeras fromkeras.datasetsimportmnist (train_images,train_labels),(test_images,te

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  • 发布于 2019-03-18 06:42
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Windows下深度学习平台Keras环境搭建【CPU版】

系统:Windows8.1 CPU:IntelCorei5-5200U 电脑为笔者的自己的笔记本电脑,原来是想搭个Windows下的Python环境,后来因为需要一并将Windows下的CPU版本Keras也搭建完成。Windows下CPU版本的Keras以熟悉Keras的基本操作为目的,实战还是Ubuntu+GPU。 首先安装Anaconda环境(python科学计算集成环境),推荐版本:A

用深度学习keras的cnn做图像识别分类,准确率达97%

 向AI转型的程序员都关注了这个号???大数据挖掘DT数据分析 公众号:datadwKeras是一个简约,高度模块化的神经网络库。可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性)同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据)。以及两者的组合。无缝地运行在CPU和GPU上。keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/ke

CV之CNN:基于Keras利用cv2建立训练存储CNN模型(2+1)并调用摄像头进行实时人脸识别

#-*-coding:utf-8-*- importcv2 fromtrain_modelimportModel fromread_dataimportread_name_list fromtimeitimportdefault_timerastimer###tocalculateFPS classCamera_reader(object): def__init__(self): self.m

人脸识别keras实现教程

人脸识别keras实现教程:http://www.cnblogs.com/neo-T/p/ 如果帮到你了,请赞赏支持:

使用Keras动手实践深度学习(上)

原文:http://www.wanjishu.com/p/erygxT170731.html 背景介绍 文本分类是机器学习中一个非常常见而且重要的问题,比如新闻出版按照栏目分类(体育,旅游,军事,科技等),还有常见的网页分类、个性化新闻智能推荐、垃圾邮件过滤、情感分析等,都是文本分类的应用场景。分类有二分类(binary)和多分类(multiple-classes)。 传统的机器学习和

【转】keras实现常用深度学习模型LeNet,AlexNet,ZFNet,VGGNet,GoogleNet,Resnet

原博客地址:https://blog.csdn.net/wmy199216/article/details/71171401# 最近在学习keras框架,发现网上有大神用keras把几个经典网络做出来了,在这转载一下,以便以后学习使用。 LeNet #coding=utf-8 fromkeras.modelsimportSequentia

玩转人工智能(5)深度网络模型演进介绍及框架Keras实战

本文前半部分介绍深度网络的理论基础,重点介绍残差网络、生成对抗网络。后半部分介绍实现深度网络的模型框架Keras的使用。目的是让读者快速上手,达到抛砖引玉的目的。残差网络,准确的称呼是DeepResidualNetwork来源于DeepResidualLearningforImageRecognition,作者何凯明(自行谷歌)http://kaiminghe.com/在实践中发现,前期的网络模

送书 | Keras深度学习你必须知道的神经网络基础

点击上方“程序人生”,选择“置顶公众号”第一时间关注程序猿(媛)身边的故事人工神经网络表示一类机器学习的模型,最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成,这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息(专业术语是激发(fire))。最初的研究开始于20世纪50年代后期,当时引入了感知机(Perceptron)模型。感知机是一个可以实现简单操作的两

使用Keras由零开始快速构造自己的深度学习模型

《SDCC2017人工智能技术实战》 什么是keras Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可

深度学习框架keras——学习调研汇总

一、常用的学习资料链接: kares官网中文链接:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 优点: (1)易使用:对于不求甚解,只是当做一个黑盒子使用的人,keras容易上手; (2)扩展性:keras的设计将大量的内部运算都隐藏起来,但是其扩展性并不差; (3)文档齐全,python编写,更新迅速,论坛活跃。 四种常用框架难度排序: Ke

如何为你的深度学习模型设置合理的学习率?基于keras自定义callbacks实现学习率自由设置

【说明】:本博客只是向大家推荐一些深度学习学习率设定策略的文章,以及我在keras中实现的相关学习率设置的接口。大家若喜欢可以直接拿去使用。纯学习交流目的,代码地址请看这里。    在大量的实际应用中,深度学习模型表现出了令人满意的效果。但要训练出一个好的模型,却是一件困难的事。近年来,诸多学者致力于研究深度学习模型的训练调优策略,《NeuralNetworksTricksoftheTrade