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2019年6月值得一读的10本人工智能技术书籍!

当你困惑时,书给你启迪当你迷惘时,书给你指路。当你落寞时,书给你勇气。当你悲伤时,书给你欢愉。当你狂躁时,书给你冷静。当你成功时,书给你导航。我们整理出2019年6月值得一读的10本人工智能技术书籍,其中涉及AI、机器学习、深度学习等方面。书是人类进步的阶梯,与书为伴,成就自身!

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Libsvm 数据 DNN 训练—从 Keras 到 Estimator

## 背景 手上有个 Libsvm 格式数据集,已经跑过 LR 和 GBDT,想快速看下 DNN 的效果?那本文正适合你。 尽管深度学习研究和应用的热潮已持续高涨多年,TensorFlow 早已为算法同学所熟知,但并非所有人都对这个工具驾轻就熟,要在个人数据集上跑个简易 DNN 模型出来也不是顷刻间的事,特别是当数据集是 Libsvm 格式时。

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TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南

TensorFlow 2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身,Eager Execution默认开启,并且使用Keras作为默认高级API,这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。 本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历,这个坑差点要把TF2.0的新特性都毁灭殆尽,如果你在学习TF2.0的官方教程,不妨一观

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深度学习目标检测系列:一文弄懂YOLO算法|附Python源码

本文是目标检测系列文章——YOLO算法,介绍其基本原理及实现细节,并用python实现,方便读者上手体验目标检测的乐趣。

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深度学习目标检测系列:faster RCNN实现|附python源码

本文在讲述RCNN系列算法基本原理基础上,使用keras实现faster RCNN算法,在细胞检测任务上表现优异,可动手操作一下。

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深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

深度学习小技巧,约束权重以降低模型过拟合的可能,附keras实现代码。

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Keras文本分类实战(下)

本文是使用kreas处理文本分析的入门教程(下),介绍文本处理的两种方法——独热编码和词嵌入。

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使用keras开启自己的机器学习旅程吧!

想转行机器学习?块使用keras实现回归与分类两个具体的机器学习方法吧。

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入门项目数字手写体识别:使用Keras完成CNN模型搭建

本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践。

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如何利用神经网络进行进行反欺诈!

如何利用神经网络训练自己的反欺诈模型,看看吧~附学习资料~

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Keras快速上手——打造个人的第一个“圣诞老人”图像分类模型

本文基于Python和Keras搭建的图像分类模型,任务是判断一张图像中是否含有圣诞老人,模型借鉴于典型的Lenet网络,代码讲解详细,适合快速上手。附件福利为作者新书Deep Learning for Computer Vision with Python的部分内容,百度网盘链接为https://pan.baidu.com/s/1hrUNncK。

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机器学习框架比较

翻译自外文网站,比较结果如下: 比较对象:Caffe,Caffe2,Deeplearning4j,Dlib,Gensim,Keras,MatConvNet,Microsoft Cognitive Toolkit,MXNet,Neural Designer,OpenNN,Paddle,Pytorch.

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用“Keras”11行代码构建CNN

还在苦恼如何写自己的CNN网络?看大神如何使用keras11行代码构建CNN网络,有源码提供。

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基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

还在为设计多输入变量的神经网络模型发愁?来看看大神如何解决基于Keras的LSTM多变量时间序列预测问题!文末附源码!

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解读Keras在ImageNet中的应用:详解5种主要的图像识别模型

自从2012年以来,CNN和其它深度学习技术就已经占据了图像识别的主流地位。本文以Keras为例,介绍了5种主要的图像识别模型,并通过实际案例进行详细介绍。

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