Публикации по теме 'tensorflow'


Мое пошаговое руководство по машинному обучению
Мое пошаговое руководство по машинному обучению Из учебника Google по глубокому обучению Udacity. Глубокое обучение | Udacity Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих и интересных областей, а глубокое обучение представляет… www.udacity.com Этот курс разбит на четыре урока. Урок 1: От машинного обучения к глубокому обучению Часть 1: Логистическая классификация Первая часть машинного обучения — « Классификация..
Очень простое введение в машинное обучение с помощью TensorFlow☺️
Когда я впервые узнал о машинном обучении, меня всегда пугали определенные вопросы, такие как «какой язык программирования мне использовать?», «С чего мне начать?», «Что вообще такое машинное обучение?» и многие другие варианты этих вопросов. К счастью, машинное обучение по своей сути не зависит от языка программирования в большей степени, чем изучение основных основ того, что даже такое машинное обучение. Что такое машинное обучение? Давайте посмотрим на это определение машинного..
Основы тензора: типы, операции и приложения в TensorFlow
Введение В захватывающем мире машинного обучения, искусственного интеллекта и науки о данных существуют фундаментальные концепции, формирующие строительные блоки этих областей. Одним из таких понятий являются тензоры. Если вы хотите погрузиться в мир Python, TensorFlow и невероятных возможностей, которые они предлагают, эта статья посвящена вам. Мы предоставим подробное введение в тензоры, исследуем их свойства и то, как они используются в различных приложениях. Но сначала давайте..
Обучите нейронную сеть кошек и собак
Чтобы найти исходную страницу с руководствами Youtube и моделями машинного обучения в этом проекте, проверьте этот URL-адрес. Людям легко распознавать различные объекты, но как насчет наших компьютеров? Что ж, компьютер хорошо справляется с задачами с массивными вычислительными процедурами, но может быть недостаточно умен, чтобы думать как люди. Следовательно, для обучения машинному мышлению, подобному человеческому, в начале 21 века была введена нейронная сеть (NN), и в настоящее..
Это не ставка, которую я бы сделал.
Это не ставка, которую я бы сделал. Существует множество кроссплатформенных языков, борющихся за господство на рынке, и нет особой причины, по которой Swift должен победить. C# (Xamarin), C++, Dart (Flutter), Java (Codename One), JavaScript (React Native), Ruby (RubyMotion)… все они поддерживают мобильные устройства и TensorFlow. С Apache Cordova или Adobe PhoneGap поле становится еще шире… можно воспроизводить почти любой переведенный язык ! Их десятки, включая PharoJS (мой любимый)...
Передача обучения для пользовательской задачи классификации изображений (с использованием Python и TensorFlow)
Введение Представьте, что вы учитесь играть на новом музыкальном инструменте. Если вы уже освоили другой инструмент, вы обнаружите, что некоторые навыки, такие как чтение нот или понимание ритма, передаются легко. Точно так же трансферное обучение в ИИ включает в себя получение знаний, полученных в результате одной задачи (исходной задачи), и их применение для повышения производительности связанной, но другой задачи (целевой задачи). По своей сути трансферное обучение решает..
Создание AlexNet на Tensorflow с нуля. Часть 4: Повышение точности
Добавление отсева Чтобы повысить точность, мы можем добавить Dropout [1] в нашу сеть. Сначала мы добавляем заполнитель с именем dropout , в который мы будем передавать значение с плавающей запятой. dropout = 1 - это то же самое, что и отсутствие выпадения, а dropout = 0.5 выпадает половина нейронов, что полезно во время обучения. Согласно статье AlexNet [2], выпадение добавляется в «первых двух полностью связанных уровнях» [2]. Из приведенного выше кода мы используем..