Публикации по теме 'keras'
Глубокое обучение для распознавания изображений: сверточная нейронная сеть с Tensorflow
Глубокое обучение для распознавания изображений: сверточная нейронная сеть с Tensorflow и Keras
Создание нейронной сети с нуля с помощью Python
Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, алгоритмы которого основаны на слоях, используемых в искусственных нейронных сетях. Он имеет множество приложений, среди которых распознавание изображений, о чем мы и поговорим в этой статье.
Чтобы показать, как создавать, обучать и прогнозировать с помощью нейронной сети, я буду..
Создание алгоритма идентификации одежды с помощью Deep Learning (Tensorflow)
Глубокое обучение находится на переднем крае современных технологий. Хотя нейронные сети, оптимизаторы и функции потерь могут опираться на сложную математику и технологии, нам не нужно быть математиками, чтобы их использовать.
Сегодня мы собираемся создать идентификатор изображения, используя python вместе с библиотекой Keras. Keras — это библиотека-оболочка, которая используется для построения и обучения моделей с использованием Tensorflow для выполнения матричных вычислений. Мы..
Глубокое обучение с CNN в классификации модной одежды
В этом посте я расскажу о классификации модной одежды. Используемый нами набор данных содержит 60 000 изображений в градациях серого размером 28 x 28. Этот набор данных получен от Keras, и они разбиты на 10 категорий. У нас также есть дополнительные 10 000 изображений в качестве тестового набора. Подробнее о наборе данных можно узнать здесь .
Поскольку нам нужно классифицировать типы тканей по одной из 10 категорий, у нас остается многоклассовая классификация. С помощью главы 5 в..
Можете ли вы доверять модели Keras, чтобы отличить африканского слона от азиатского?
("Комментарии")
Я не могу лгать, но я недавно научился отличать африканского слона от азиатского.
Говорят, что можно сказать, откуда взялся слон, по размеру его ушей. Африканские уши похожи на карту Африки, а азиатские уши меньше, чем у Индии. Африканские уши намного больше и доходят до шеи, чего не бывает у азиатских слонов.
- EleaidCharity
С другой стороны, современная классификационная модель ImageNet может обнаруживать 1000 классов объектов с точностью 82,7%,..
Обучение модели Keras с горизонтальными масштабируемыми генераторами данных и ZeroMQ
Задача
При обучении моделей обычно данные требуют подготовки и обработки перед их подачей в качестве входных данных для модели. Некоторые из этих операций просты и требуют очень мало процессорного времени, в то время как другие могут использовать значительные ресурсы ЦП.
В этом посте описывается, как использовать ZeroMQ для создания горизонтально масштабируемой среды генерации данных для обучения моделей Keras . Это позволяет выполнять более ресурсоемкие операции на любом..
Машинное обучение в браузере: обучение и обслуживание модели мобильной сети для пользовательской классификации изображений
Tensorflow.js
Есть несколько способов тонкой настройки модели глубокого обучения, но сделать это в веб-браузере с ускорением WebGL - это то, что мы испытали не так давно, с появлением Tensorflow.js . Я буду использовать Tensorflow.js вместе с Angular для создания веб-приложения, которое обучает сверточную нейронную сеть обнаруживать зараженные малярией клетки с помощью Mobilenet и Kaggle dataset , содержащего 27,558 инфицированных и неинфицированных изображений клеток.
Демо..
Как прогнозировать серьезные пробки с помощью Python и рекуррентных нейронных сетей?
Применение модели последовательности для добычи открытых данных Waze о дорожных происшествиях с использованием Python и Keras.
В этом руководстве я покажу вам, как использовать модель глубокого обучения RNN, чтобы найти закономерности в отчете об открытых данных об инцидентах Waze Traffic, и спрогнозировать, возникнут ли в ближайшее время серьезные пробки. Вмешательства могут быть приняты эффективно.
Конкуренция
1 декабря 2018 года я участвовал в соревновании по программированию на..
