Keras 是一个基于 Theano 和 TensorFlow 的易于使用且功能强大的库，它提供了一些高层的神经网络接口，用于开发和评估深度学习模型。 我们最近推出了第一个使用 Keras 2.0 开发的在线交互深度学习课程，叫做“Deep Learning in Python…

AlphaZero，DeepMind阵营的最强棋士。 关于AlphaZero的理论分析已经不少，最近Applied Data Science的联合创始人David Foster，写出了一份详细的教程，教你如何搭建一套属于自己的AlphaZero系统。而且还附上了代码。 首先，我…

Keras 框架发明者François Chollet推荐文章的翻译，出于Keras与scikit-learn的相似性，给出的引导教程：通过与scikit-learn的比较来使用Keras。 使用 Keras 创建、评价深度神经网络非常的便捷，不过你需要严格地遵循几个步骤来构建…

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Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras，在2.0中，我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。 将Keras作为TensorFlow的高级API，…

每个人都讨厌 CAPTCHA——这些恼人的图片中包含你必须输入的文字，正确地填写它你才能访问网站。CAPTCHA 全称「全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computers an…

本文首先介绍 TensorFlow Core，然后会演示如何使用 tf.contrib.learn 实现简单的建模。了解 TensorFlow Core 是为了让开发者理解在使用抽象接口时底层是如何工作的，以便于在训练数据时创建更合适的模型。

这篇文章将以深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional GAN，DCGAN）为例，介绍如何基于 Keras 2.0 框架，以 Tensorflow 为后端，在 200 行代码内搭建一个真实可用的 GAN 模型，并以该模型为基础自动生成 MNIST 手写体数字。