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keras3

R语言高级神经网络接口 快速构建深度学习模型

keras3是R语言的高级神经网络接口,专注于快速实验和构建深度学习模型。它支持CPU和GPU无缝运行,提供用户友好的API。项目内置支持卷积网络和循环网络,支持多种网络架构。keras3适用于构建各类深度学习模型,帮助研究人员快速将想法转化为结果。

u-net - 使用Keras库构建深度神经网络的教程
GithubKerasTensorFlowU-NetUltrasound Nerve Segmentation开源项目深度学习
本教程使用Keras库构建深度神经网络,用于超声图像神经分割,特别适用于Kaggle竞赛。从数据预处理、模型定义、训练到提交文件生成,教程提供了详尽的步骤说明。实验表明该方法在测试图像中取得约0.57的得分,为后续优化提供了出发点。
R - R语言算法库,统计计算与数据分析的开源实现
GithubR语言TheAlgorithms开源软件开源项目数据分析统计计算
The Algorithms - R 项目是一个综合性的R语言算法库,专注于统计计算和数据分析。它提供了广泛的算法实现,包括统计分析、数据挖掘和机器学习等领域。项目以开源方式运作,欢迎开发者贡献新算法或优化现有代码,支持R语言社区的技术交流和创新。作为一个遵循MIT许可的开源项目,它为R语言使用者提供了宝贵的学习和实践资源。
keras-tcn - 强化长记忆能力的时序卷积网络
GRUGithubKeras TCNLSTMTemporal Convolutional NetworkTensorFlow开源项目
该项目介绍了时序卷积网络(TCN)如何在长时间序列数据中替代LSTM/GRU并表现出更优异的性能。TCN提供更长的记忆能力、更稳定的梯度,同时支持并行处理和灵活的感受野。这些特性在人脸识别、添加任务、复制记忆任务和语言模型等任务中表现突出。用户可以通过本项目配置和运行TCN模型,探索其在不同任务中的应用潜力。
frugally-deep - 在C++中运行Keras模型,无需依赖TensorFlow的小型的头文件库
C++GithubKerasTensorFlowfrugally-deep开源项目模型预测
frugally-deep是一个小型的头文件库,允许在C++中运行Keras模型进行预测而无需依赖TensorFlow。它依赖于FunctionalPlus、Eigen和json头文件库,支持复杂的模型拓扑,并显著减小二进制大小。项目特点包括支持多种层类型、节省RAM以及通过并行处理提高预测性能。frugally-deep在单核CPU上表现相对较快,适合内存敏感和需要快速部署的应用。
keras-non-local-nets - Keras非局部神经网络实现,多模式支持与计算优化
GithubKeras开源项目张量运算深度学习计算机视觉非局部神经网络
keras-non-local-nets项目提供了Keras实现的非局部神经网络块。支持Gaussian、Embedded Gaussian和Dot等多种实例化方式,并通过可变屏蔽计算模式优化性能。项目包含使用模板和示例代码,便于集成到现有神经网络中。同时支持函数式API和Sequential API,适应不同的网络构建需求。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
rasa - 开源框架Rasa,便捷实现文本与语音对话自动化
GithubRasa对话机器人开源开源项目机器学习自动化
Rasa 是开源的机器学习框架,用于自动化处理文本和语音对话。支持在Facebook Messenger、Slack、Google Hangouts、Microsoft Bot Framework 等平台上构建上下文助手,以及创建Alexa Skills 和Google Home Actions等语音助手。Rasa 的助手能够进行层次化对话,利用上下文实现有意义的交流和可扩展的对话能力。
reticulate - R与Python互操作的全面解决方案
GithubPythonRreticulate开源项目数据科学跨语言交互
reticulate是一个实现R和Python全面互操作的包。它支持在R中调用Python、导入模块、在R Markdown中使用Python代码块,以及在R会话中交互使用Python。该包能够转换R和Python对象,并支持不同版本的Python环境。通过在R会话中嵌入Python会话,reticulate实现了高性能的无缝互操作。这个工具能够显著简化同时使用R和Python的数据科学工作流程。
course-v3 - 第三版实用深度学习教程与配套notebooks
GithubPractical Deep Learningcourse-v3fastaifastbooknotebooks开源项目
第三版实用深度学习教程,提供程序员深度学习的实际应用指南。需使用fastai1与配套notebooks,不兼容最新的fastai。如需最新版本教程,请访问指定链接。
deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程
Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉
deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程,涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域,提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习,助您深入AI领域。
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