简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0 Opencv: 3.4 Python: 3.6 Numpy:1.16

人脸识别喀拉拉邦 该存储库的过程包括face detection ， affine transformation ， extract face features ， find a threshold to spilt faces 。 然后在数据集上评估结果。 要求： dlib（19.10.0） keras（2.1.6） tensorflow（1.7.0） opencv-python的（3.4.0.12） 待办事项清单 InceptionV3后端 MobileNet后端 VGG16后端 ResNet50后端 Xception后端 DenseNet后端 人脸检测和仿射变换 我将Dlib和opencv用于此预处理过程 。 Dlib进行快速人脸检测，而opencv进行裁剪和仿射变换。 深度学习功能提取 我使用几种基本的深度学习模型从预处理的图像中提取128个特征。 损失就是tr

先决条件： nltk（TweetTokenizer） 凯拉斯张量流麻木科学的gensim（如果您使用的是word2vec） itertools 克隆存储库： git clone ：AniSkywalker / SarcasmDetection.git cd SarcasmDetection / src / 您可以在以下链接中找到经过训练的模型文件 在/ resource / text_model / weights /中下载经过训练的模型 运行脚本： python sarcasm_detection_model_CNN_LSTM_DNN.py 如果要使用自己的数据训练模型，可以将“训练，开发

介绍文本向量化、tfidf、主题模型、word2vec，既会涉及理论，也会有详细的代码和案例进行讲解，希望在梳理自身知识体系的同时也能对想学习文本挖掘的朋友有一

孪生LSTM网络(Siamese-LSTM) 本项目是基于孪生LSTM网络+注意力机制+曼哈顿距离(Manhattan distance)实现的句对相似度计算。 中文训练数据为蚂蚁金服句对数据，约4万组，正负样本比例1:3.6；英文训练数据来自Kaggle上的Quora句对数据，约40万组，正负样本比例1:1.7。新增一组翻译数据：使用Google Translator将Quora数据翻译成中文。 资料 参考文献 中国大陆可能无法访问《How to predict...Manhattan LSTM》一文，请直接查看本项目中附件之参考博客 其它数据 英文词向量： 英文词向量： 中文词向量： 工程参考 Original author's GitHub 一些网络设计思路 使用 训练 $ python3 train.py $ type cn for Chinese Data or en for

《keras快速上手-基于python的深度学习实践》原书代码

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主要介绍了解决tensorflow/keras时出现数组维度不匹配问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

## 《深度学习 —— keras快速开发入门》原书代码，代码可测试，适合新手练练手，很容易理解，包含类似VGG的CNN，还有GAN keras book source code

DeepBindToKeras Av在这里。 我编写了将DeepBind模型转换为Keras的代码。 这有点痛苦，但是我对结果感到满意。 一些不错的功能：与原始的DeepBind预测代码一样，如果该模型适用于DNA序列，那么我将自动取正向和反向互补序列的最大值。 我还处理了具有隐藏的完全连接层和平均池的模型的情况（某些RNA模型存在平均池）。 注意事项： Keras要求批次中的所有输入都具有相同的长度（批次之间的输入长度可以不同，但​​是在批次内，长度必须相同）。 因此，我的转换代码要求您指定输入长度。 当输入大小为<= int（conv_filter_length * 1.5）时，输出在数值精度上与DeepBind输出完全相同（我使用DeepBind附带的4个示例序列和4个模型进行了比较） 当输入大小> int（conv_filter_length * 1.5）时，输出是相