Публикации по тегам keras

Публикации по теме 'keras'

Сделайте ваши результаты глубокого обучения воспроизводимыми

Я слышал от людей, что они не могут воспроизвести производительность tensorflow/keras, если снова запустят тот же код. Всегда помните, что одинаковыми являются только ваш скрипт Python/Jupyter Notebook, случайные настройки, внутренние для tensorflow, keras и т. д., могут измениться. Таким образом, вам нужно найти все случайные семена внутри вашего пакета и назначить их самостоятельно, если вы хотите получить воспроизводимые результаты. Если вы добавите что-то вроде этого в начало вашего..

MNIST: Keras Simple CNN (99,6%)

Нейронные сети в информатике моделируются по образцу биологических нейронных сетей в человеческом мозгу. Эти модели чрезвычайно мощные, но требуют большей вычислительной мощности, чем другие альтернативные модели. По мере того, как наши компьютеры становятся быстрее и мощнее, эти модели становятся все более популярными в сфере машинного обучения. В этой записной книжке я продемонстрирую конвейер модели запутанной нейронной сети, который достигает точности 99,6% в задаче MNIST..

Как работает маскировка в RNN (и варианты) и почему

У Keras есть функция маскирования, которая часто упоминается в контексте RNN. Здесь я даю быструю визуализацию, чтобы показать, что он делает, и объяснить, почему это необходимо. Если вы читаете это, вы, вероятно, знаете, что для вычислительной эффективности, а также для уменьшения слишком большой стохастичности на пути градиентного спуска обучение выполняется партиями (которые по какой-то причине называются мини-партиями). Если вы обрабатываете последовательности, то в большинстве..

Python для искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, охватывающая ряд методов и технологий, используемых для создания интеллектуальных систем, которые могут выполнять задачи, которые обычно требуют интеллекта человеческого уровня, такие как обучение, принятие решений и решение проблем. Существует множество различных подходов к созданию систем ИИ, и конкретные используемые методы и технологии будут зависеть от конкретной проблемы или решаемого приложения. В Python есть ряд библиотек и..

Прогнозирование акций нефтегазовой компании с использованием ИИ (рекуррентных нейронных сетей): Keras…

Фондовый рынок — это мост между экономикой страны и гражданами конкретной страны. Состояние фондового рынка связано со здоровьем экономики страны, но в то же время позволяет простому человеку принять участие в этом рынке. Фондовый рынок содержит акции больших и малых компаний, которые находятся в определенной стране, и граждане могут вести бизнес, покупая акции по низкой цене и продавая их с прибылью, когда цена акций растет. Однако вот в чем загвоздка: огромные убытки возникают, когда..

СПОБЕТ

Распознавание языка жестов на уровне слов на основе позы с преобразователем в стиле BERT Введение В этом блоге описывается и обсуждается модель и ее результаты из этого репозитория: https://github.com/Kojk-AI/spobet с таким же названием. Репозиторий реализует с помощью Keras распознавание языка жестов на основе позы на уровне слов с преобразователем в стиле BERT. Модель обучается на данных позы WLASL 2D, на разделении ASL100. https://github.com/dxli94/WLASL Модель построена..

Интуитивное объяснение отсева

Глубокое обучение Интуитивное объяснение отсева и как это используется для борьбы с переобучением Что такое переоснащение? Обучить нейронные сети непросто. Следует быть осторожным, чтобы его модель была достаточно хорошей, чтобы учиться на существующих данных, и достаточно хорошей, чтобы обобщить ее на невидимые данные. Отсутствие обобщения модели в основном связано с проблемой, называемой переобучением . Проще говоря, переобучение означает, что модель достигает очень высокой..