Neural style transfer with eager execution and Keras
继续我们的关于将 Keras 与 TensorFlow Eager Execution 相结合的系列文章，我们展示了如何以简单的方式实现神经风格转换。基于这个易于适应的示例，您可以轻松地对自己的图像执行风格转换。
Generating images with Keras and TensorFlow eager execution
生成对抗网络 (GAN) 是一种流行的深度学习方法，用于生成新实体（通常但并非总是图像）。我们展示了如何使用 Keras 和 TensorFlow Eager Execution 对它们进行编码。
Attention-based Neural Machine Translation with Keras
随着序列到序列预测任务变得越来越复杂，注意力机制已被证明是有帮助的。一个突出的例子是神经机器翻译。根据最近的 Google Colaboratory 笔记本，我们展示了如何在 R 中实现注意力。
John C. Rood曾担任政策的国防部长。他于2018年1月9日担任该职位。在担任国防政策国防部长的首席顾问中，他领导国防部内国家安全政策的制定和协调。鲁德先生负责国防政策和计划的整合劳拉·库珀（Laura Cooper）是俄罗斯，乌克兰和欧亚大陆的前副国防部长，也是高级执行局的职业成员。她负责有关俄罗斯，乌克兰和欧亚大陆（白俄罗斯，高加索，中亚和摩尔多瓦）的政策。库珀此前曾在
Predicting Sunspot Frequency with Keras
在这篇文章中，我们将研究如何使用基础 R 附带的太阳黑子数据集进行时间序列预测。太阳黑子是太阳上的黑点，与较低的温度有关。我们的文章将重点介绍如何将深度学习应用于时间序列预测，以及如何在此领域正确应用交叉验证。
Simple Audio Classification with Keras
在本教程中，我们将构建一个深度学习模型来对单词进行分类。我们将使用语音命令数据集，该数据集包含 65,000 个一秒钟的音频文件，其中人们说了 30 个不同的单词。
Retired General Paul M. Nakasone
退休将军保罗·纳卡索恩（Paul M.
The Batch Normalization layer of Keras is broken
更新：不幸的是，我向 Keras 发出的改变批量规范化层行为的 Pull 请求未被接受。您可以在此处阅读详细信息。对于那些敢于尝试自定义实现的人，您可以在我的分支中找到代码。我可能会维护它并将其与最新的 […] 合并
保罗·马丁（Paul Martin）担任代理副助理国防部长的计划。他负责制定国防部运营计划指导，对国防部长，全球部队管理政策和全球姿势计划的计划审查的监督。马丁于1980年毕业于美国军事学院，是
彼得·范塔（Peter Fanta）先生于2018年2月曾担任核问题国防部副副部长。核武器的各个方面获取，现代化，保证，生存能力，可靠性，安全，安全，武器管理，武器整合，核
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。
凯利·麦克基格（Kelly McKeague）先生于2017年9月5日开始担任国防Pow/MIA会计局（DPAA）的主任。他负责对该部门计划的各个方面的政策，控制和监督，以负责过去的冲突中Dowd失踪人员。他领导了陶氏研究，调查，恢复和识别的全球企业
5 tips for multi-GPU training with Keras
深度学习（2010 年代后期最受欢迎的流行词，与区块链/比特币和数据科学/机器学习一起）使我们在过去几年中做了一些非常酷的事情。除了算法的进步（诚然，这些进步是基于自 1990 年代即“数据挖掘时代”以来已知的思想）之外，其成功的主要原因可以 […]
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。
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。
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。
M.S.M John Rychalski先生是前代理校长卫生事务国防部长。卫生事务办公室负责为960万名现役的服务人员，退休人员，幸存者及其家人提供经济有效的质量健康福利。 MHS的年度预算约为500亿美元，
