Публикации по теме 'keras'


Гендерный классификатор с Tensorflow и OpenCV
При обучении нейронной сети с нуля возникают две основные проблемы. Во-первых, необходим очень большой классифицированный набор входных данных, чтобы нейронная сеть могла изучить различные функции, необходимые для классификации. Для обучения модели с нуля требуются тысячи классифицированных высококачественных обучающих данных. Часто такие данные необходимо сначала классифицировать вручную, чтобы искусственный интеллект мог извлечь уроки из этой классификации. Во-вторых, проектирование..
Обучение оптимизации нейронной сети, часть 1
Уроки, извлеченные сегодня: Чтобы проанализировать нейронную сеть, которая не будет вести себя, уменьшив ее размер и сложность до минимума. Понимание, полученное путем обучения многих похожих сетей и последующего визуализации всех кривых обучения на одной диаграмме. Изучая машинное обучение, я участвовал в конкурсе игровой площадки Kaggle Вызов по идентификации горбатых китов . Проблема идентификации горбатых китов Можете ли вы идентифицировать кита..
Руководство для начинающих: реализация линейной регрессии с использованием Numpy, Keras и PyTorch
Понимание линейной регрессии и применение различных модулей Python для ее реализации. Машинное обучение — это наука об искусственном интеллекте, в которой компьютеры и машины в целом учатся выполнять определенную задачу самостоятельно без вмешательства человека или явного программирования (конечно, вы должны запрограммировать их в первый раз). Существуют различные типы методов машинного обучения, которые попадают в определенные категории, как показано на рис. 1 . Выбор метода..
Введение в ConvLSTM
Примечание : версия этой статьи на португальском языке доступна здесь . Вступление В настоящее время довольно часто можно найти данные в виде последовательности изображений. Наиболее типичный пример - видео в социальных сетях, таких как YouTube, Facebook или Instagram. Другие примеры: Видеозвонки Фильмы и трейлеры Спутниковые изображения Камеры наблюдения В этой статье будет рассказано, как использовать последовательности изображений в качестве входных данных для модели..
Tensorflow 2.0: комплексная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения
4-е издание конференции France is AI , состоявшейся 23 октября 2019 года в Париже, Station F собрало исследователей, предпринимателей, венчурных капиталистов и руководителей, чтобы отметить французскую экосистему искусственного интеллекта. Многие проблемы, которые стоят перед нами, будь то в области технологий, бизнеса, социального воздействия и сетевых технологий, обсуждались в ходе бесед с известными исследователями, инженерами и крупными компаниями. Было много программных..
Решение проблемы науки о данных с использованием высокоуровневого API TensorFlow (Keras) tf.keras
Запускать коды в Google Colab Керас Keras - это высокоуровневый API для создания и обучения моделей глубокого обучения. Он используется для быстрого прототипирования, передовых исследований и производства и имеет три основных преимущества: Удобный Keras имеет простой согласованный интерфейс, оптимизированный для распространенных случаев использования. Он обеспечивает четкую и действенную обратную связь при ошибках пользователя. Модульные и составные модели Keras..
5-минутное машинное обучение: автоэнкодеры
Автоэнкодеры Автоэнкодеры (AE) — это действительно полезный тип искусственной нейронной сети, которую можно классифицировать как неконтролируемую или самоконтролируемую, а некоторые AE можно считать генеративными моделями. Сегодня он часто используется при обнаружении аномалий, уменьшении размеров, неконтролируемых задачах обучения и т. д. Мы подробнее рассмотрим некоторые из этих терминов и определений, но в этом посте я собираюсь дать объяснение AE всего за 5 минут. ! Это означает,..