卷积神经网络应用实例,卷积神经网络经典模型_调用卷积神经网络模型

人工智能需要学习哪些课程

阶段一是Python教学：类型与运算、语句与语法、函数、作用域、迭代和解析。

模块、面向对象编程、异常处理等);阶段二是数学：微积分、线性代数、概率基础、贝叶斯公式、高斯分布、参数估计、信息论基础等;.阶段三是框架：常用科学计算框架、Tensorflow等。

阶段四是深度学习：机器学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网等、深度强化学习等。

阶段五是商业项目实战：Tensorflow、MTCNN、CENTERLOSS人脸侦测和人脸识别、YOLOV2多目标多种类侦测、GLGAN图像缺失部分补齐、NLP智能应答、语言唤醒等。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便首先安装anaconda，然后通过pip安装keras以下转自wphh的博客文案狗。

#coding:utf-8'''    GPU run command:        THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python     CPU run command:        python 2016.06.06更新：这份代码是keras开发初期写的，当时keras还没有现在这么流行，文档也还没那么丰富，所以我当时写了一些简单的教程。

现在keras的API也发生了一些的变化，建议及推荐直接上看更加详细的教程。

'''#导入各种用到的模块组件from __future__ import absolute_importfrom __future__ import print_functionfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.models import Sequentialfrom  i