本AI（ScooterV2）使用AlexNet进行图像分类（前进、左转、右转）。Alexnet是一个经典的卷积神经网络，有5个卷积层，其后为3个全连接层，最后的输出激活函数为分类函数softmax。其性能超群，在2012年ImageNet图像识别比赛上展露头角，是当时的冠军Model，由SuperVision团队开发，领头人物为AI教父Jeff Hinton。

场景足够丰富，操作足够简单，有大量的交通工具和驾驶视角可供选择，游戏《Grand Theft Auto 5》是一个相对廉价且适合初级人工智能探索的自动驾驶试验场。

这个项目在Keras（后端为Tensorflow）上实现用神经网络根据动画片截图对辛普森一家的成员进行分类，使用的是目前最复杂和艰深的神经网络之一：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。数据集为11个辛普森家族的成员的动画片截图，存放在11个文件夹中，每个成员有大约1000张图片。这些图片有不一样的尺寸，...

我们正在研究如何用更廉价、更高效、鲁棒性更好的方法对大宽度、大深度的神经网路进行调参（hidden layer的层数，每层layer的节点，epochs，batch_size）。无论如何，先构建一个规模较大的神经网络，要保证训练的时间（即使使用GPU计算）。此神经网络有9个隐含层，每层400个节点，1450401个trainable parameters,是一个...

I wrote this script for fun and for the preparation of oncoming Mathematical modeling contest(also simply in order to complete the task of a daily blog✌( •̀ ω •́ )y), didn't took a lot of time(It means I can have time to sleep...).

1.配置gpu版本的keras（tensorflow/theano）真xx难！对计算的时间要求不高，就弄个cpu慢吞吞训练算了，怎么安装cpu版本的深度学习框架？

深夜脑子不是很清楚，大部分代码参考了github……此CNN图像识别神经网络的用途是之后用来评估NVIDIA-DGX服务器的性能，因此尽量扩大网络的训练时间。此服务器搭载了8块NVIDIA TESLA V100显卡，是目前顶级的深度学习计算卡，单卡售价102万RMB，整机售价接近1000万，天价核弹，有钱真好。根据网上的信息，此服务器可在8小时...

在Keras环境下构建多层感知器模型，对数字图像进行精确识别。模型不消耗大量计算资源，使用了cpu版本的keras，以Tensorflow 作为backended，在ipython交互环境jupyter notebook中进行编写。

To begin with,the most important thing is to configure a group of proper tools and develope environments.Keras is a well recommended framework by google, which can either supported by tensorflow and theano. Due to the excellent optimization by nvidia, the latest version of nv gamer graphics card ...