在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部...

|懒人阅读：你可以调用keras库中的模块迅速实现各种深度学习模型，在tensorflow、Theano以及CNTK中均可支持， 适合新手体验、快速验证想法。

本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。...

对每日A股数据取样，提取出包括时间序列类型指标，非时间序列类型指标以及股票分类属性指标；利用所提供的指标来预测T -1日的个股收益。

对于深度学习开发者来说，深度学习系统变得越来越复杂。以至于我们需要使用轻量级的工具从头到尾来管理流程，为了将更多的连续学习内置到神经网络中，这就要求我们建立可以迭代增强的更有弹性的数据集以及更多的动态模型。...

如何构建具有自定义结构和层次的神经网络:Keras中的图卷积神经网络(GCNN)在生活中的某个时刻我们会发现，在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!我们想要建...

TensorFlow：google开源的，当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。

这篇文章是记录笔者最近想尝试将自己开发的分割工程模型利用NCNN部署所做的一些工作，经过一些尝试和努力算是找到了一种相对简单的方法。因此这篇文章将笔者的工作分享出来，希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移...

对理论知识有了了解后，这里介绍两个实战项目，分别是基于keras的多标签图像分类以及基于 Pytorch 的迁移学习教程。

谷歌团队 2015 年发布的 TensorFlow 框架是目前机器学习领域最流行的框架之一。虽然后起之秀 PyTorch 奋起直追，但 TensorFlow 框架的使用者仍然众多。