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Keras 是一个高层神经网络 API，Keras 由纯 Python 编写而成并基 Tensorflow、Theano 以及 CNTK 后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择 Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持 CNN 和 RNN，或二者的结合 无缝 CPU 和 GPU 切换 Kera

停止更新通知 Hi all，十分感谢大家对keras-cn的支持，本文档从我读书的时候开始维护，到现在已经快两年了。这个过程中我通过翻译文档，为同学们debug和答疑学到了很多东西，也很开心能帮到一些同学。 从2017年我工作以后，由于工作比较繁忙，更新频率有所下降。到今年早期的时候这种情况更加严重，加之我了解到，keras官方已经出了中文文档，更觉本份文档似乎应该已经基本完成了其历史使命，该到了

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

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这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换

推荐系统是针对消费者过度选择的直观防线。 鉴于网络上可用信息的爆炸性增长，用户经常受到无数产品，电影或餐馆的欢迎。 原文：Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives (arxiv 1707.07435)

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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code