Публикации по теме 'keras'


Начало работы с анализом настроений при глубоком обучении с использованием Python и Keras
Некоторое время назад во время проекта коллега использовал когнитивный API Azure для анализа настроений в форме обратной связи. Мне было любопытно, как сделать это с нуля, и хотя наличие API очень удобно, если вы хотите сделать с ним что-то особенное, вам нужно иметь возможность его адаптировать. И то, что я хотел сделать, - это попытаться извлечь сантименты из сообщений чата разногласий, а не из среднего обзора. И хотя у них нет такой же структуры и контекста, как у прямого обзора, между..
Создание CNN для распознавания цифр, нарисованных мышью, с помощью Keras, OpenCV и MNIST
Обучение нейронной сети распознаванию цифр 0–9 считается «Привет, мир» глубокого обучения. Как и в традиционных примерах «Hello World», где вас заставляют выводить на экран текст «Hello World», возможность классифицировать цифры с помощью модели, обученной на MNIST с удовлетворительным уровнем точности, является признаком того, что ваша среда была установка успешно. Как бы просто это ни звучало, большинство онлайн-руководств заканчиваются после того, как вам показывают, как обучать и..
Настройка гиперпараметров модели глубокого обучения Keras в Python
В этой статье будет представлен обзор того, как автоматизировать настройку гиперпараметров модели глубокого обучения. Описание статьи Вступление О наборе данных Загрузка набора данных Предварительная обработка данных Настройка конфигурации модели Стратегия настройки модели Определение лучших параметров модели Переподготовка по лучшим параметрам Получение среднего и стандартного отклонения CV-балла Учебный код Вступление В настоящее время глубокое обучение..
Сходство изображений с использованием глубокого ранжирования
Возможность найти аналогичный набор изображений для данного изображения имеет несколько вариантов использования - от визуального поиска до дублирования обнаружения продукта до кластеризации изображений в конкретной предметной области. Особенно в обратном поиске изображений Google, где поисковая система находит изображения, похожие на изображение вашего запроса. Что такое сходство изображений? Сходство изображений - это мера того, насколько похожи два изображения. Другими словами, он..
Введение в Keras - Библиотека глубокого обучения
Что вы узнаете? Введение в Керас Пример кода, объясняющий Керас Введение в Керас Keras - это среда глубокого обучения для Python, которая обеспечивает удобный способ определения и обучения практически любой модели глубокого обучения. Keras - это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python, который может работать поверх Tensorflow , Theano и CNTK . Он был разработан для быстрого экспериментирования. Умение переходить от идеи к результату с минимально..
Создание и обучение нейронной сети с помощью Tensorflow C ++
Tensorflow стал одним из наиболее адаптированных фреймворков для проектов глубоких нейронных сетей. В настоящее время Tensorflow предоставляет богатые API-интерфейсы на Python. Используя Keras, очень легко построить и обучить глубокую нейронную сеть. Его API-интерфейсы C ++ сейчас гораздо менее зрелы. Построить граф Tensorflow DNN с помощью C ++ очень сложно. Здесь я описываю некоторые из моих экспериментальных кодов, которые создают и обучают образец нейронной сети для классификации..
Сверточная нейронная сеть с Keras и SageMaker
В сегодняшней статье я покажу вам, как вы можете использовать SageMaker от Amazon для классификации изображений из набора данных CIFAR-10 с помощью Keras с бэкендом MXNet. Для этого руководства вам не нужна версия Tensorflow для графического процессора. Исходное сообщение здесь . Этот учебник является продолжением моего предыдущего, Сверточная нейронная сеть с Keras Tensorflow в наборе данных CIFAR-10, классификация изображений , и вы можете найти его здесь . Пожалуйста,..