В январе этого года автор Keras и исследователь Google AI Франсуа Шолле обратился в Twitter с призывом: китайскоязычные пользователи Keras, кто-нибудь готов помочь создать китайскую версию документа Keras?

Спустя более месяца,Официальная китайская документацияприходящий.

Keras — это платформа, разработанная Франсуа Шолле, инженером Google, которая позволяетTensorFlow, CNTK, илиTheanoЗапуск в качестве серверной части может помочь вам быстро создавать и обучать собственные модели глубокого обучения. В настоящее время Keras является одной из самых быстрорастущих сред глубокого обучения. Чтобы помочь разработчикам понять и освоить Keras, мы подготовили для вас следующий контент о Keras.

Официальные ресурсы ?

1. ? Официальный сайт:keras.io
2. ? Документация китайской версии:keras.io/zh/
3. ? Быстрый старт:Может ли RAS.IO/this/#30-гости…
4. ? Гитхаб:GitHub.com/КРАС-команда/…
5. ? Группы Google+:groups.Google.com/forum/#! Будда похож на…
6. ? слабина:kerasteam.slack.com/

Статья ?

1. «Привет, мир» нейронных сетей — введение в keras
   

   Франсуа Шолле, изобретатель фреймворка Keras, рекомендует перевод статьи, учитывая сходство между Keras и scikit-learn, и дает руководство: Использование Keras в сравнении с scikit-learn.

2. 5 шагов для построения нейронной сети в [перевод]
   

   Использование Keras для создания и оценки глубоких нейронных сетей очень удобно, но для построения модели необходимо строго выполнить несколько шагов. В этой статье мы шаг за шагом рассмотрим, как создавать, обучать и оценивать глубокие нейронные сети в Keras, а также узнаем, как использовать обученную модель для прогнозирования.

3. Учебное пособие по Keras TensorFlow: как разработать сложную модель глубокого обучения с нуля

   В этой статье предполагается, что вы уже знакомы с TensorFlow и свёрточными нейронными сетями.Если нет, вы можете сначала взглянуть на это10-минутное вводное руководство по TensorFlow.иУчебник по сверточной нейронной сети, затем вернитесь и прочитайте эту статью.
   

4. Управление обучением глубокому обучению с помощью WeChat: плагин keras с китайскими характеристиками
   

   Вдохновленный WeChat, отслеживающим обучение Tensorflow, автор разработал плагин для управления обучением keras (вам передается управление pytorch, mxnet, caffe, а динамические графики также могут динамически определяться с помощью WeChat). Теперь он реализовал множество функций, включая пассивный мониторинг, активный запрос, дистанционное отключение/обучение остановки и так далее.

Учебник ?

Вот несколько предложений от изобретателя Keras Франсуа Шолле для справки:

Если вы не очень хорошо знакомы с глубоким обучением и машинным обучением, вам может потребоваться подтвердить, что вы сначала прошли следующие учебные пособия, если у вас есть опыт работы с Python, эти очень простые курсы легко следовать

• Учебник по изучению нейронных сетей и Keras с нуля от CERNвидеоурок(Чэнду.Черни.Ешь/запись/2157…)
  
• Keras "Hello world" от FastForwardLabs (GitHub.com/fastforward…)
  
• "Разработайте свою первую нейронную сеть на Python шаг за шагом с помощью Keras" (машинное обучение mastery.com/tutorial-FI…)
  

Если вы уже знакомы с машинным обучением и глубоким обучением, самый быстрый способ начать:

• Прочтите README Keras (GitHub.com/Very OL T/Can…)
  
• Модель последовательности чтения (Но RAS.IO/getting - это он...)
  
• Чтение API функции (Но RAS.IO/getting - это он...)
  

Прочтите ключевой код Keras:

• МЛП (GitHub.com/Very OL T/Can…)
  
• Конвнет (GitHub.com/Very OL T/Can…)
  
• ЛСТМ (GitHub.com/Very OL T/Can…)
  

Прочтите руководство в блоге Keras:

• Создайте классификатор изображений с небольшим объемом данных (блог Может ли RAS.IO/строительно-разрушающий…)
  
• Используйте предварительно обученные вложения слов (Может ли RAS.IO/использовать-боится жары-он…)
  
• Создайте автоэнкодер с помощью Keras (блог Может ли RAS.IO/building-AU…) (блог Может ли RAS.IO/building-AU…)
  
• Затем примените полученные навыки к решению реальных задач, участвуя в соревнованиях Kaggle. В качестве альтернативы, вот учебник по Keras и знания о проекте Франсуа Шолле — Сессия от 15 августа 2016 г. — База знаний Quora (GitHub.com/Very OL T/Can…), вы можете найти множество руководств и примеров кода здесь.