Публикации по теме 'keras'


Представляем Keras.NET - высокоуровневый API нейронных сетей на C #
Keras.NET Keras.NET - это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на C # с привязкой к Python и способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Он был разработан с упором на возможность быстрого экспериментирования. Умение переходить от идеи к результату с минимально возможной задержкой - ключ к хорошему исследованию. Используйте Keras, если вам нужна библиотека глубокого обучения, которая: Позволяет легко и быстро создавать прототипы (благодаря удобству для..
Билинейные модели CNN в TensorFlow-Keras
Реализация в TensorFlow и Keras билинейных моделей CNN для детального визуального распознавания, бумага. ТОЧНЫЕ задачи распознавания обычно включают в себя различение категорий, имеющих общую структуру, но тонко различающихся между собой, различая «Toyota Prius» и «Toyota corolla». Это требует распознавания сильно локализованных атрибутов при изменении положения, точки зрения, освещения и других факторов. Билинейная модель для классификации изображений состоит из четверки B = (fA,..
Хотите легко создавать высококачественные изображения с помощью модели скрытой диффузии в Python?
Хотите легко создавать высококачественные изображения с помощью модели скрытой диффузии в Python? Эта статья поможет вам настроить среду и расскажет об основных компонентах, функциях и использовании LDM. Приготовьтесь раскрыть свой творческий потенциал! Как разработчик Python, вы, возможно, работали с изображениями и сталкивались с такими проблемами, как размытость, низкое разрешение или низкое качество, что приводило к плохим результатам. Однако с помощью модели скрытой диффузии..
(НЛП) Обучение последовательности за последовательностью: решение математических задач полиномиального разложения
Подготовка: очистка данных и визуализация Как видите, наши данные представляют собой текстовый файл, который содержит по одному образцу полиномиальной функции в каждой строке. Эта функция отделена знаком равенства «=», который отделяет ее от расширенной версии, которая является нашим желаемым результатом. Визуализируя данные и учитывая, что наша цель состоит в том, чтобы расширить полиномиальные функции в данных, мы можем сказать, что это задача НЛП, и мы можем использовать..
Данк или нет? — Анализ и прогнозирование популярности мемов на Reddit
Интернет-цМемы становятся все более распространенной формой современной социальной коммуникации, которая в последнее время вызывает большой исследовательский интерес. Из-за своей популярности мемы получили значительное внимание в таких областях, как поп-культура, маркетинг, социология и информатика. Во время пандемии COVID-19 мемы стали еще более важной частью социальной жизни, поскольку из-за приказов о социальном дистанцировании все больше людей обращались к Интернету для повседневного..
Перенос обучения с Keras с использованием DenseNet121
Абстрактный В этой статье мы можем увидеть этапы обучения сверточной нейронной сети для классификации набора данных CIFAR 10 с использованием архитектуры DenseNet121. Задача состоит в том, чтобы перенести обучение DenseNet121, обученного с помощью Imagenet, в модель, которая идентифицирует изображения из набора данных CIFAR-10. Предварительно обученные веса для DenseNet121 можно найти в Keras и загрузить. Существуют и другие архитектуры нейронных сетей, такие как VGG16, VGG19,..
Обзор простой нейронной сети с использованием TensorFlow
Что такое TensorFlow? TensorFlow — это платформа с открытым исходным кодом для создания и использования моделей машинного обучения. Это избавляет нас от изучения всей базовой математики и логики и позволяет нам просто сосредоточиться на сценарии. Реализация простой нейронной сети Давайте посмотрим на некоторый код TensorFlow, который мы могли бы написать для нейронной сети. Ниже приведен код, использующий TensorFlow Keras API. Не волнуйтесь, если это еще не имеет..