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keras應用的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦FrançoisChollet寫的 Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer 和陳昭明的 開發者傳授PyTorch秘笈都 可以從中找到所需的評價。
另外網站基于UWB信号的深度学习算法 - 电子发烧友也說明：模型的构建：使用了Keras来创建模型。 ... 深度学习算法和应用涌现的背后，是各种各样的深度学习工具和框架. 2021-01-21 2205.
這兩本書分別來自旗標 和深智數位所出版 。
國立虎尾科技大學 自動化工程系碩士班 李廣齊所指導 李峰的 校園內貓狗品種分類器之研究 （2020），提出keras應用關鍵因素是什麼，來自於圖像分類、深度學習、Keras、VGG、Raspberry Pi。
最後網站Day 13 | 什麼是Keras （一） - iT 邦幫忙則補充：Keras 是一款用Python編寫而成的開源神經網路庫，也可以說是開放的高階深度學習程式庫，能搭配TensorFlow、Theano等運作，其設計目的是希望快速實現深度神經網路，它的 ...
Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer
為了解決keras應用 的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：
正宗Keras大神著作再次降臨！ 近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。 本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深
度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。 本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。 由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專
家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。 本書特色 ☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 ☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 ☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 ☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 ■卷積神經網路 ■殘差連接 ■變分自編碼器(VAE) ■self-attention機制
■Transformer架構 ■KerasTuner超參數調校 ■模型集成 ■混合精度訓練 等等 ☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容 重磅推薦 「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出
身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲 「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶 「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華
校園內貓狗品種分類器之研究
為了解決keras應用 的問題，作者李峰 這樣論述：
狗和貓經常出現在日常活動中，尤其是在校園地區。 可以通過圖像分類器解決識別被發現的狗或貓的品種的問題。 本文開發了一種用於貓狗品種分類器的應用程序。 基於VGG19的CDC模型是分類器模型，該模型是Keras應用程序中經過微調的模型。 選擇Raspberry Pi作為移動平台的主要計算系統，Raspberry Pi攝像機可以獲取實時視頻圖像作為分類器的輸入。 為了滿足深度學習過程的計算需求，英特爾Movidius神經計算棒已連接到Raspberry Pi。 級聯分類器用作視頻預處理，以減少處理時間並找到對象。 最後，Raspberry Pi控制電機跟隨框架中的狗或貓。
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決keras應用 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow