自编码器是神经网络的一种，是一种无监督学习方法，使用了反向传播算法，目标是使输出=输入。自编码网络可以参考这篇介绍DeepLearning笔记–自编码网络...

Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai

递归神经网络被用来分析序列数据。它在隐藏单元之间建立递归连接，并在学习序列后预测输出。在本教程中，我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据，你也可以对时间序列数据应用同样的方法。...

在这篇文章中，你将发现Dropout正则化技术，以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。

本篇记录一下自己项目中用到的keras相关的部分。由于本项目既有涉及multi-class（多类分类），也有涉及multi-label（多标记分类）的部分，multi-class分类网上已经很多相关的文章了。这里就说一说multi-label的搭建网络的部分。...

为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题，本质上是过拟合问题，所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 benchmark 目前第一名做到了多少，如下图所示，val_cc = 0.96，有点东西哈，所以目前要做的是研究 SAM (Sharpne...

Google Research出品的排序模型（LTR, learning-to-rank）库又迎来大更新，这次兼容Keras了和其他常见的tensor库，官方说：这会让用户更容易开发和部署！

When training with methods such as tf.GradientTape(), use tf.summary to log the required information.

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以TensorFlow, CNTK或者 Theano作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。...

One of the great advantages of using a deep learning framework to build recommender models is the freedom to build rich, flexible feature representations.