Keras深度學(xué)習(xí)筆記

最近本人在github上發(fā)現(xiàn)一個(gè)不錯(cuò)的資源，是利用keras來學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的筆記，筆記內(nèi)容充實(shí)，數(shù)據(jù)完善，本人親自實(shí)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?guī)韼椭?。文末有彩蛋?/p>

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(xué)習(xí)

? ?如需轉(zhuǎn)載請聯(lián)系本公眾號小編，謝謝！！！

資源介紹

? ? 這個(gè)github的repository主要是ErhWen Kuo在學(xué)習(xí)Keras的一些記錄及練習(xí)。希望在學(xué)習(xí)過程中發(fā)現(xiàn)到一些好的信息與示例也可以對想要學(xué)習(xí)使用Keras來解決問題的同學(xué)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(jī)臺所產(chǎn)生的結(jié)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(jìn)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?guī)砀尤娴牧私狻?/p>

主要內(nèi)容??

0.圖象數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集

0.2:使用Pillow來進(jìn)行圖像處理

1.Keras API示例

1.0:使用圖像增強(qiáng)來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)

1.1:如何使用Keras函數(shù)式API進(jìn)行深度學(xué)習(xí)

1.2:從零開始構(gòu)建VGG網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)Keras

1.3:使用預(yù)訓(xùn)練的模型來分類照片中的物體

1.4:使用圖像增強(qiáng)來訓(xùn)練小數(shù)據(jù)集

1.5:使用預(yù)先訓(xùn)練的卷積網(wǎng)絡(luò)模型

1.6:卷積網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)到什么的可視化

1.7:構(gòu)建自動(dòng)編碼器（Autoencoder）

1.8:序列到序列（Seq-to-Seq）學(xué)習(xí)介詔

1.9: One-hot編碼工具程序介詔

1.10:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）介詔

1.11: LSTM的返回序列和返回狀態(tài)之間的區(qū)別

1.12:用LSTM來學(xué)習(xí)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(biāo)志圖象辨識

2.2:辛普森卡通圖象角色辨識

2.3:時(shí)尚服飾圖象辨識

2.4:人臉關(guān)鍵點(diǎn)辨識

2.5: Captcha驗(yàn)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(xùn)練與調(diào)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(xùn)練與調(diào)整

3.5:雙手（Hands）偵測-YOLOv2模型訓(xùn)練與調(diào)整

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

3.7: MS COCO圖象偵測-YOLOv2模型訓(xùn)練與調(diào)整

4.物體分割（Object Segmentation）

5.關(guān)鍵點(diǎn)偵測（Keypoint Detection）

6.圖象標(biāo)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(zhuǎn)換、對齊、裁剪、特征擷取與比對

7.5:臉部關(guān)鍵點(diǎn)偵測（dlib）

7.6:頭部姿態(tài)（Head pose）估計(jì)（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(jié)巴（jieba）進(jìn)行中文斷詞

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

8.3:使用結(jié)巴（jieba）進(jìn)行歌詞分析

8.4:使用gensim訓(xùn)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(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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