Публикации по теме 'tensorflow'


Обработка изображений TensorFlow
Привет всем, это мой самый первый пост об обучении на GitHub. Здесь мы создадим и обучим нашу первую нейронную сеть с нуля и правильно классифицируем ботинок как ботинок с помощью TensorFlow. TensorFlow — это более общий инструмент для работы с тензорами . Поэтому он используется не только для нейронных сетей. Типичный пример «привет, мир» для машинного обучения (ML) — это классификатор, обученный на наборе данных MNIST; набор данных рукописных цифр 0–9. Мы будем использовать..
Введение в генеративно-состязательную сеть с TensorFlow
В этом посте представлено введение в генеративно-состязательные сети (GAN), класс моделей глубокого обучения, которые могут генерировать новые данные, напоминающие заданный обучающий набор данных. GAN имеют множество приложений, включая синтез изображений, генерацию видео и генерацию текста. Пост также включает реализацию TensorFlow GAN. Он охватывает основные компоненты GAN, включая сеть генератора, сеть дискриминатора и функцию потерь. Реализация использует Keras API в TensorFlow и..
Развертывание модели TensorFlow на Android
Часть 2 Добро пожаловать во вторую часть развертывания модели Tensorflow на Android. Предварительным условием для этого руководства является часть 1. Если вы еще не проверяли его, сделайте это, прежде чем продолжить, поскольку мы будем использовать код из части 1. В этой части серии мы сосредоточимся на создании модели нейронной сети. Мы будем использовать TensorFlow для написания нашей модели нейронной сети. Существуют варианты архитектуры нейронной сети, но я буду использовать..
Введение в передачу обучения в TensorFlow
Краткое руководство по бесценному инструменту глубокого обучения Чтобы клонировать и выполнять упражнения, показанные в этой статье, просмотрите сопутствующую записную книжку на Kaggle. Устали часами тренировать свои классификаторы изображений только для того, чтобы получить некачественные результаты? Хотели бы вы, чтобы был лучший способ создавать надежные нейронные сети без необходимости каждый раз начинать с нуля? Не желайте больше, трансферное обучение уже здесь, и это..
Обработка естественного языка: разработка модели машинного обучения с помощью TensorFlow
Обработка естественного языка. Разработайте модель машинного обучения, которая может выполнять такие задачи, как обобщение текста, языковой перевод или ответы на вопросы. Всем привет! Готовы ли вы погрузиться в увлекательный мир обработки естественного языка (NLP) и разработать удивительные модели машинного обучения с помощью TensorFlow? Ну, вы пришли в нужное место! НЛП — это область, которая вращается вокруг взаимодействия между компьютерами и человеческим языком, позволяя машинам..
Последовательный API модели Keras VS Функциональный API
Библиотека Keras Deep Learning помогает быстро и легко разрабатывать модели нейронных сетей. В Keras есть два способа построить модель - последовательный и функциональный. Позволь мне объяснить. Последовательный API Последовательный API позволяет создавать модели послойно, складывая их. Он ограничен тем, что не позволяет создавать модели с общими слоями или с несколькими входами или выходами. Пример кода: А теперь давайте построим вашу модель с помощью keras utils...
Проксимальная оптимизация политики (PPO) с помощью TensorFlow 2.x
Понимание алгоритма обучения с подкреплением PPO и его реализация с помощью TensorFlow 2.x В этой статье мы попытаемся понять алгоритм проксимальной оптимизации политики Open-AI для обучения с подкреплением. После некоторой базовой теории мы будем реализовывать PPO с TensorFlow 2.x. Прежде чем вы начнете читать дальше, я бы порекомендовал вам взглянуть на метод Actor-Critic здесь , так как мы будем изменять код этой статьи для PPO. Почему ППО? Нестабильное обновление политики :..