Keras深度學習筆記

最近本人在github上發現一個不錯的資源，是利用keras來學習深度學習的筆記，筆記內容充實，數據完善，本人親自實操了里面的所有例子，深感收獲頗豐，今天特意推薦給大家，希望能給大家帶來幫助。文末有彩蛋哦

前提說明

? ? 本資源作者：ErhWen Kuo

? ? 本篇微文編輯：自然語言處理遇上深度學習

? ?如需轉載請聯系本公眾號小編，謝謝！！！

資源介紹

? ? 這個github的repository主要是ErhWen Kuo在學習Keras的一些記錄及練習。希望在學習過程中發現到一些好的信息與示例也可以對想要學習使用Keras來解決問題的同學帶來幫助。這些notebooks主要是使用Python 3.6與Keras 2.1.1版本跑在一臺配置Nivida 1080Ti的Windows 10的機臺所產生的結果，但有些部份會參雜一些Tensorflow與其它的函式庫的介紹。對于想要進行Deeplearning的朋友們，真心建議要有GPU啊~！

資源大綱

????本小編特意針對該資源采用思維大圖的形式制作了資源大綱，希望能夠更大家帶來更加全面的了解。

主要內容??

0.圖象數據集/工具介詔

0.0: COCO API解說與簡單示例

0.1:土炮自制撲克牌圖象數據集

0.2:使用Pillow來進行圖像處理

1.Keras API示例

1.0:使用圖像增強來進行深度學習

1.1:如何使用Keras函數式API進行深度學習

1.2:從零開始構建VGG網絡來學習Keras

1.3:使用預訓練的模型來分類照片中的物體

1.4:使用圖像增強來訓練小數據集

1.5:使用預先訓練的卷積網絡模型

1.6:卷積網絡模型學習到什么的可視化

1.7:構建自動編碼器（Autoencoder）

1.8:序列到序列（Seq-to-Seq）學習介詔

1.9: One-hot編碼工具程序介詔

1.10:循環神經網絡（RNN）介詔

1.11: LSTM的返回序列和返回狀態之間的區別

1.12:用LSTM來學習英文字母表順序

2.圖象辨識（Image Classification）

2.0: Julia（Chars74K）字母圖象辨識

2.1:交通標志圖象辨識

2.2:辛普森卡通圖象角色辨識

2.3:時尚服飾圖象辨識

2.4:人臉關鍵點辨識

2.5: Captcha驗證碼辨識

2.6: Mnist手寫圖象辨識（MLP）

2.7: Mnist手寫圖象辨識（CNN）

3.物體偵測（Object Recognition）

3.0: YOLO物體偵測算法概念與介紹

3.1: YOLOv2物體偵測示例

3.2:浣熊（Racoon）偵測-YOLOv2模型訓練與調整

3.3:浣熊（Racoon）偵測-YOLOv2模型的使用

3.4:袋鼠（Kangaroo）偵測-YOLOv2模型訓練與調整

3.5:雙手（Hands）偵測-YOLOv2模型訓練與調整

3.6:辛普森卡通圖象角色（Simpson）偵測-YOLOv2模? 型訓練與調整

3.7: MS COCO圖象偵測-YOLOv2模型訓練與調整

4.物體分割（Object Segmentation）

5.關鍵點偵測（Keypoint Detection）

6.圖象標題（Image Caption）

7.人臉偵測辨識（Face Detection/Recognition）

7.0:人臉偵測- OpenCV（Haar特征分類器）

7.1:人臉偵測- MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）

7.2:人臉辨識-臉部偵測、對齊&裁剪

7.3:人臉辨識-人臉部特征擷取&人臉分類器

7.4:人臉辨識-轉換、對齊、裁剪、特征擷取與比對

7.5:臉部關鍵點偵測（dlib）

7.6:頭部姿態（Head pose）估計（dlib）

8.自然語言處理（Natural Language Processing）

8.0:單詞嵌入（word embeddings）介詔

8.1:使用結巴（jieba）進行中文斷詞

8.2: Word2vec詞嵌入（word embeddings）的基本概念

8.3:使用結巴（jieba）進行歌詞分析

8.4:使用gensim訓練中文詞向量（word2vec）

彩蛋部分

資源地址：

https://github.com/erhwenkuo/deep-learning-with-keras-notebooks

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习者的入门福利-Keras深度学习笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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