Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano. It was developed with a focus on enabling fast experimentation. Being able to go from idea to result with the least possible delay is key to doing good research. Use Keras if you need a deep learning library that: Allows...
这是一个指向Hubr的链接。图书馆的链接是https://keras.rstudio.com/index.html。
阅读原始资料。
祝好运
是的，我明白了--Keras是一个高水平的神经网络API，其开发重点是实现快速实验。正如预期的那样，界面。
谢谢。
来源实际上在这里 -https://keras.io/ 和 GitHub 上 -https://github.com/keras-team/keras
在2016年上半年，世界听到了神经网络领域的很多发展--它们的算法被证明是由
谷歌（AlphaGo围棋棋手网络）、微软（一系列图像识别服务）、初创企业MSQRD、Prisma和其他公司...
很少有人知道，但其他的人也在同步发展。地球上最优秀的人聚集在一起，创造了一个独特的系统。
这已经可以被称为AI。最终产品是由 "上帝的程序员 "制作的，它很容易与任何数量的数据一起工作。
在任何种类的硬件上，甚至是一张小纸片。简而言之--密山，接住了!但请保持安静......）））。
来吧，我希望这不是一个讨厌的病毒...我不知道你是否把大便放在里面。我曾经认识一个绰号叫Klot的用户，他常说他能 "为一个秃子编程"，而且非常擅长编程....。
我甚至不能看它，因为我有2003年的填充单...我想这不是命中注定的 :-(
这是一种 "永远与你同在的差距 "的东西。
甚至不能看它，因为我有2003年的软垫传单......
是时候摇滚了。
excel 03是硬核。
来吧，我希望这不是一个讨厌的病毒...我不知道你是否把大便放在里面。我曾经认识一个绰号叫Klot的用户，他常说："他能编很多东西"，而且非常擅长编程....。
我甚至不能看它，因为我有2003年的填充单...我想这是不值得的 :-(
谷歌的狗屎，不是吗？
但这是某种自制的perseptron :)
我有时怀疑你要为雷舍托夫的死负责，对不起，我忍不住说了出来。
Dibs on.....当然，我在他的发展中植入了一些变体，但我认为我的想法中最多有10%得到了他的认可，我可能夸大了这一点。事实上，在MOE中，有两个领域的专业人士是开发人员（程序员）和工程师（用户）。猜猜我属于哪一类????
所以我在考虑参加JAVA培训并继续前进。我觉得我不了解语言的 一些关键点的特殊性，有人提出让我在Mira.ru..... 大学以15万一年的价格学习这些知识。事情就是这样的。他在最后阶段之一，即选择预测者时停了下来。计算它们的重要性，并进行某种选择。因为代码里有两块硬性规定。但请相信我，一个专家在学习、分析所产生的模型及其选择的过程中（这正是工程师所擅长的）。我可以给出以下评估。
1.JP预测具有概括性的能力。没有我想的那么多，但在获得的10个模型中，50-80%将是一般化的模型，其余将是梅花。它们的归纳方式不同，一个学习曲线好的模型在未来可能会比学习曲线差的模型收获更少。
2.选择预测器的问题是，我给她提供了100个预测器，她建立了一个最多9个的模型，并在3个核心上做了3天。从逻辑上讲，输入越多，模型的参数化程度越高，考虑的因素越多，但在实践中，模型越简单，比起具有相同训练结果但输入越多的模型，将来的效果越好。我考虑的是5个或更多输入的模型，因为在输入数量较少的情况下，当模型在一段时间内是幸运的，然后就不幸运了，作为一项规则，这个时间并不长，因为模型太小。
我刚刚尝试了所有的数据，甚至教JPrediction猛烈地重新训练，当我拿着同样的数据，让他们重新训练，结果是训练量急剧上升到20%以内。也就是75%变成了90%，同时我在OOS上损失了大量的数据。
现在开始出现了针对MO的服务，我使用AWS。有一个关于机器学习和模型构建的部分。因此，我从同一个文件中建立了那里和我自己的模型。在AWS上，训练好的模型的质量要差很多倍，但只需要5分钟就能建立。而且没有那么多的设置。
我非常想运行两个相同的文件，但在不同的IIM系统中，并以OOS的交易部分的形式比较结果，但不幸的是，这个论坛上没有拥有完整IIM系统的专家。这里的每个人都还在寻找....alas......Trickster!!!!您发现????你的AI.......
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谷歌Colab有GPU支持
而TensorFlow已经安装完毕。
唯一棘手的部分是通过api和google drive来处理文件。
显卡性能测试。
在随机的100x100x100x3图像上卷积32x7x7x3滤波器的时间（秒）（批号x高度x宽度x通道）。十次运行的总和。 CPU（秒）：9.76737689972 GPU（秒）：0.16198209479GPU比CPU的速度快：60倍
我不知道它是如何做到的，但它都是有效的 :)
而在这里，R当然是在......我的中间撞了一下。
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google colab对你的GPU有支持
和TensorFlow已经安装
简而言之，你根本不需要安装任何东西，只需通过浏览器登录并工作。唯一的障碍是通过api和google disk来处理文件。
对我的显卡进行性能测试。
在随机的100x100x100x3图像上卷积32x7x7x3滤波器的时间（秒）（批号x高度x宽度x通道）。十次运行的总和。 CPU（秒）：9.76737689972 GPU（秒）：0.16198209479GPU比CPU的速度快：60倍
我不知道它是如何实现的，但它很有效 :)
这很有帮助。这是一个什么样的实验室？
现在这很有用。这是一个什么样的实验室？
来吧，米哈伊尔。
但这是一个虚拟机，他们使用自己的gpuha)