Deep Learning for Cancer Immunotherapy
这篇文章的目的是说明深度学习如何应用于癌症免疫疗法（免疫肿瘤学或免疫肿瘤学） - 一种癌症治疗策略，其目的是利用癌症患者自身的免疫系统来对抗癌症。
Predicting Fraud with Autoencoders and Keras
在本文中，我们将训练一个自动编码器来检测信用卡欺诈。我们还将演示如何使用 CloudML 在云中训练 Keras 模型。我们模型的基础将是 Kaggle 信用卡欺诈检测数据集。
Analyzing rtweet Data with kerasformula
kerasformula 包为 R 接口提供了 Keras 的高级接口。它的主要接口是 kms 函数，这是一个使用公式和稀疏矩阵的 keras_model_sequential 的回归式接口。我们使用 kerasformula 根据推文的转发和收藏频率来预测推文的受欢迎程度。
Deep Learning With Keras To Predict Customer Churn
使用 Keras 根据 IBM Watson Telco 客户流失数据集预测客户流失。我们还演示了如何使用 lime 包来帮助解释哪些特征驱动单个模型预测。此外，我们使用三个新包来协助机器学习：用于预处理的配方、用于采样数据的 rsample 和用于模型指标的 yardstick。
我们很高兴地宣布 cloudml 软件包现已推出，它为 Google Cloud Machine Learning Engine 提供了 R 接口。CloudML 提供了许多服务，包括按需访问 GPU 上的训练和超参数调整，以优化模型架构的关键属性。
Classifying Duplicate Questions from Quora with Keras
在这篇文章中，我们将使用 Keras 对 Quora 中的重复问题进行分类。我们的实现灵感来自 Siamese 循环架构，并对相似度度量和嵌入层进行了修改（原始论文使用预训练的词向量）
词嵌入是一种将词汇表中的单词映射到密集实数向量的方法，其中语义相似的单词被映射到附近的点。在此示例中，我们将使用 Keras 为 Amazon Fine Foods Reviews 数据集生成词嵌入。
Time Series Forecasting with Recurrent Neural Networks
在本文中，我们将回顾三种用于提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们将在温度预测问题上演示这三个概念，您可以访问来自安装在建筑物屋顶上的传感器的时间序列数据点。
Image Classification on Small Datasets with Keras
使用很少的数据来训练图像分类模型是一种常见的情况，在本文中，我们回顾了解决此问题的三种技术，包括从预训练网络中提取特征和进行微调。
Deep Learning for Text Classification with Keras
二分类或二元分类可能是应用最广泛的机器学习问题。在《使用 R 进行深度学习》一书中的这段摘录中，您将学习根据评论的文本内容将电影评论分类为正面或负面。
tfruns: Tools for TensorFlow Training Runs
tfruns 包提供了一套工具，用于跟踪、可视化和管理来自 R 的 TensorFlow 训练运行和实验。
tfestimators 包是 TensorFlow Estimators 的 R 接口，TensorFlow Estimators 是一个高级 API，提供许多不同模型类型的实现，包括线性模型和深度神经网络。
