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简介:

利用先进的架构开发和优化深度学习模型。这本书教你复杂的细节和微妙的算法是卷积神经网络的核心。在高级应用深度学习中,你将学习CNN的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。

在此过程中,将了解CNN中的基本操作,如卷积和池,然后了解更高级的体系结构,如先启网络、resnets等。在本书讨论理论主题的同时,您将通过许多技巧和技巧发现如何有效地使用Keras,包括如何使用自定义回调类自定义登录Keras、什么是即时执行以及如何在模型中使用它。最后,您将研究对象检测如何工作,并在Keras和TensorFlow中构建YOLO算法的完整实现。在这本书的最后,你将在Keras中实现各种各样的模型,并学习到许多将你的技能带到下一个层次的高级技巧。

这本书将会让我们学到:

  • 了解卷积神经网络和对象检测的工作原理
  • 将重量和模型保存在磁盘上
  • 暂停训练,稍后再重新开始
  • 在代码中使用硬件加速(gpu)
  • 使用数据集TensorFlow抽象并使用预训练模型和传输学习
  • 删除和添加层到预先训练的网络,以适应您的具体项目
  • 将预先训练好的模型(如Alexnet和VGG16)应用于新数据集

作者:

Umberto Michelucci,TOELT llc的创始人,该公司专注于人工智能科学研究。同样是数值模拟、统计学、数据科学和机器学习方面的专家。多年来,他不断拓展研究生课程和研究项目的专业知识。除了在乔治华盛顿大学(美国)和奥格斯堡大学(DE)有几年的研究经验,他还有15年的数据库、数据科学和机器学习的实践经验。他目前在Helsana Versicherung AG公司负责深度学习、新技术和研究。

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In recent years, neural networks have been extensively deployed for computer vision tasks, particularly visual classification problems, where new algorithms reported to achieve or even surpass the human performance. Recent studies have shown that they are all vulnerable to the attack of adversarial examples. Small and often imperceptible perturbations to the input images are sufficient to fool the most powerful neural networks. \emph{Advbox} is a toolbox to generate adversarial examples that fool neural networks in PaddlePaddle, PyTorch, Caffe2, MxNet, Keras, TensorFlow and it can benchmark the robustness of machine learning models. Compared to previous work, our platform supports black box attacks on Machine-Learning-as-a-service, as well as more attack scenarios, such as Face Recognition Attack, Stealth T-shirt, and Deepfake Face Detect. The code is licensed under the Apache 2.0 license and is openly available at https://github.com/advboxes/AdvBox.

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