keras
我们一直知道IT属于高薪行业，越来越多的青年人趋之若鹜的加入程序员的阵营。但今年，关于IT、程序员的话题，似乎更多了。抖音、淘宝、百度.......随处可见关于Python的话题以及课程
Keras模型（通常通过Python API创建）可能被保存成多种格式之一. 整个模型格式可以被转换为Tensorflow.js的层(Layer)格式，这个格式可以被加载并直接用作Tensorflow.js的推断或是进一步的训练。 转换后的TensorFlow.js图层(Layer)格式是一个包含model.json文件和一组二进制格式的分片权重文件的目录。 model.json文件包含模型拓扑结构（又名“架构(architecture)”或“图形(graph)”：它是对图层(Layer)及其连接方式的描述）和权重文件的清单
前两天伴随着 PyTorch 开发者大会的召开，PyTorch 1.0 预览版也终于和大家见面。随之发布的还有 fastai 深度学习库，相当于 PyTorch 的 Keras。fastai 基于 PyTorch，提供简单易用的 API 接口，用更少的代码实现常用任务的模型搭建和训练
用Sequential只能定义一些简单的模型，如果你想要定义多输入、多输出以及共享网络层，就需要使用Model模型了。 在model模型的声明中，需要使用\(y = layer(...)(x)\)这样的格式来构建没一个层次，并在构造函数中声明你的模型的输入和输出是什么。 来考虑下面的模型
TensorFlow 1.4 版现在已公开发布 - 这是一个大更新！我们在这里非常高兴地宣布一些令人兴奋的新功能，希望大家喜欢。 在 1.4 版中，Keras 已从 tf.contrib.keras 迁移到核心软件包 tf.keras 中。Keras是一个非常热门的机器学习框架，它包含众多高级 API，这些 API 可以最大程度缩短从您的创意到可行实现之间的时间
日前，RStudio 博客终于发文，称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口，R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包、工具，以及学习资源等，用户可以通过 TensorFlow for R 门户来访问相关资源。TensorFlow 作为开源的机器智能软件库，已逐步成为新一代人工智能的事实标准
畅游人工智能之海--Keras教程之循环神经网络（三） 畅游人工智能之海--Keras教程之循环神经网络（三） | LSTM 如果用一句话总结LSTM的作用，它可以用来处理时序数据；如果用一句话总结卷积的作用，它用来处理空间数据。那如果是音频呢，图片随着时间变化，那我们就会想基于卷积和LSTM的结合来解决这个问题。 在处理图像时，我们通常先将数据处理成一维向量，这个过程一般通过卷积来完成，在得到了图像的一维卷积之后，我们就可以将数据接在LSTM上了
1. 负责AI业务产品的研发，技术选型，方案调优等； 2. 支持公司产品的深度学习模块研发训练，沟通算法相关项目需求、产品路线，协调开发资源； 3. 负责调研前沿人工智能技术，追踪并实验最新CV技术和多模态分析技术，并转化到实际业务中； 4. 负责团队CV算法工作，包括团队绩效达成，人才建设及管理。 1. 数学、计算机科学、机器学习、人工智能、模式识别等相关专业硕士以上学历（最好博士），5年以上工作经验； 2. 对业务、对产品有深厚的兴趣，对技术驱动业务有强烈的激情，落地过（计算机视觉、知识图谱、工业声纹检测等）产业化产品； 3. 掌握深度学习框架，至少熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras、MxNet中的两种； 4. 扎实的算法工程能力，熟练使用Python、C++等编程语言，对业务、对产品有深厚的兴趣，对技术驱动业务有强烈的激情，渴望通过代码实现自己的想法； 5. 自我驱动，勤奋而善于思考，喜欢钻研，乐于尝试，愿意不断挑战和提升自己； 6. 具有较强的解决问题能力、沟通能力及团队合作精神。 *如无适合职位，可将简历投至公司储备人才库
首先是市场分析，第一，市场需求大，除了应用于推荐系统、舆情分析、文本检测等应用。知识图谱还可以应用于金融、零售、地产、电商等领域。第二，市场价值高，据聚合数据官方统计预估，未来五年将有30%的企业引入知识图谱技术，并会这些企业节省10%的成本
在文章 OpenAI-Gym入门 中，我们以 CartPole-v1 环境为例学习了 OpenAI Gym 的基本用法。在文章 OpenAI-Gym神经网络策略及其训练 中，我们依然是以 CartPole-v1 为例，学习了策略梯度算法及其实现，并用 Keras 实际训练了一个神经网络策略。 在实际业务场景中，我们需要自己实现环境，也就是继承 gym.Env，然后重新实现 reset step render 等函数