Публикации по теме 'keras'
Некоторые темы в машинном обучении
В этом блоге мы узнаем о кодах машинного обучения и некоторых ключевых словах.
ТЕМЫ:
что такое Будущий код в Python? Почему мы используем « numpy.random.seed(1337)»? Что такое « Керас »? что такое « мнисть »? каково разрешение изображения в mnist?
что такое Будущий код в Python?
Модуль future используется для того, чтобы сделать функционал доступным в текущей версии Python, даже если он будет доступен в будущей версии.
Например, будущий импорт with_statement..
Преобразование модели Keras с Wallaroo
Модели Keras представляют собой структуру сетевой архитектуры и весов моделей, которые обеспечивают согласованность и простые API-интерфейсы для интеграции, сводя к минимуму объем действий пользователя, необходимых для обычных случаев. Однако, несмотря на его коммерческое внедрение крупными корпоративными компаниями, не все платформы развертывания машинного обучения предоставляют метод внедрения выбранной корпоративной модели машинного обучения. Гибкая платформа Wallaroo особенно..
Реализация пула RoI в TensorFlow + Keras
Автор Хайме Севилья @ xplore.ai
В этом посте мы объясняем базовую концепцию и общее использование пула RoI (область интересов) и предоставляем реализацию с использованием слоев Keras и бэкэнда TensorFlow.
Целевая аудитория этого поста - люди, знакомые с базовой теорией (сверточных) нейронных сетей и способные создавать и запускать простые модели с помощью Keras .
Если вы здесь только ради кода, обслуживайте себя из этой сути и не забывайте ставить лайки и делиться статьей!..
Руководство по функциям потери нейронной сети с приложениями в Keras
Двоичная кросс-энтропия, косинусная близость, потеря шарнира и еще 6
Функции потерь являются неотъемлемой частью обучения нейронной сети - выбор правильной функции потерь помогает нейронной сети узнать, насколько далеко она находится, чтобы она могла правильно использовать свой оптимизатор. В этой статье мы обсудим несколько функций потерь, поддерживаемых Keras - как они работают, их приложения и код для их реализации.
Перекрестная энтропия
Двоичная кросс-энтропия математически..
Трансферное обучение — Часть — 7.2!! Тонкая настройка Denensenet в Керасе
В части 7.0 серии Transfer Learning мы подробно обсудили предварительно обученную модель Densenet, поэтому в этой серии мы реализуем вышеупомянутую предварительно обученную модель в Keras. Мы будем реализовывать предварительно обученную модель Densenet четырьмя способами, которые мы обсудим далее в этой статье. Для настройки блокнота Colab рекомендуется ознакомиться с приведенной ниже статьей из серии Transfer Learning. Во второй части серии «Передача обучения» мы обсудили, как мы можем..
Пример неконтролируемого машинного обучения в Керасе
Обнаружение аномалий с помощью автоэнкодеров для мошеннических заявлений о страховании здоровья.
Этот пост посвящен неконтролируемому обучению и моим исследованиям, связанным с темой обнаружения мошеннических требований в сфере медицинского страхования.
Есть несколько проблем, связанных с обнаружением мошеннических требований при страховании здоровья. Во-первых, это отсутствие публичных данных о мошенничестве со страховыми выплатами, это связано с проблемами конфиденциальности..
Классификация изображений самолета с использованием CNN Keras
Всем привет! Я уже давно хотел начать писать статьи о машинном обучении (ML) на Medium, так что это моя первая попытка сделать именно это!
В этой статье подробно описывается создание конвейера машинного обучения для классификации присутствия самолетов на спутниковых изображениях с использованием сверточной нейронной сети (CNN). Будут рассмотрены следующие темы:
Предпосылки Получение данных Предварительная обработка данных Визуализация данных Создание модели Модельное обучение..
