Публикации по теме 'tensorflow'


Алессандро Негро делится советами и рекомендациями по системам машинного обучения на основе графов
подергивание Алессандро Негро делится советами и рекомендациями по системам машинного обучения на основе графов Резюме трансляции Если вы пропустили этот стрим, мы записали его для вас. Проверьте это ниже! Подпишитесь на наш канал Twitch здесь: https://www.twitch.tv/manningpublications
Машинное обучение для разработчиков JavaScript TensorFlow.js
Машинное обучение (ML) - это ветвь искусственного интеллекта (AI), которая дает машинам возможность учиться и совершенствоваться без явного программирования или вмешательства человека, оно использует данные для самообучения. TensorFlow - это бесплатная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для обработки потока данных и дифференцируемого программирования для решения ряда задач. Это символьная математическая библиотека, которая также используется для приложений..
Краткое введение в рекуррентные нейронные сети
Введение в RNN, LSTM и GRU и их реализацию Если вы хотите делать прогнозы для последовательных данных или данных временных рядов (например, текста, аудио и т. д.), традиционные нейронные сети — плохой выбор. Но почему? В данных временных рядов текущее наблюдение зависит от предыдущих наблюдений, и поэтому наблюдения не являются независимыми друг от друга. Однако традиционные нейронные сети рассматривают каждое наблюдение как независимое, поскольку сети не могут сохранять прошлую или..
Подавление акустического шума с помощью машинного обучения
Прототип системы шумоподавления своими руками, созданный с помощью TensorFlow. В этом посте я расскажу, как самостоятельно построил систему активного шумоподавления с помощью нейронных сетей. У меня только что появились первые результаты, которыми я делюсь, но система выглядит как куча скриптов, двоичных файлов, проводов, звуковой карты, микрофона и наушников, поэтому я пока не собираюсь публиковать какие-либо источники. Может быть позже. Проект Pet с Tensorflow, ALSA, C ++ и SIMD и..
Обзор фреймворков глубокого обучения
В настоящее время доступно ограниченное количество инструментов с точки зрения фреймворков глубокого обучения, поскольку они реализуют алгоритмы, которые используются в новейших приложениях, таких как компьютерное зрение и машинный перевод. Для правильного моделирования глубоких нейронных сетей необходимо правильно выбрать фреймворк. В этой статье обсуждается обзор фреймворков с открытым исходным кодом и глубокого обучения, таких как TensorFlow, CNTK, Theano, Torch, Caffe, MXnet и Neon...
Что такое ТензорФлоу?
TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения и искусственного интеллекта. Он был разработан Google и используется для широкого круга задач, включая обучение и развертывание моделей машинного обучения, обработку естественного языка, анализ изображений и видео и многое другое. TensorFlow используется для широкого спектра приложений, включая обработку естественного языка, распознавание изображений и видео, а также распознавание речи. Его можно..
Как выбрать правильную функцию активации для вашей нейронной сети
Линейный, Сигмовидный, ReLU ОБЪЯСНЕН!!! В моем проекте распознавания цифр моя нейронная сеть изо всех сил пыталась работать хорошо. Однако я обнаружил функции активации, которые позволяют нейронным сетям изучать нелинейные отношения. Но я не знал, какую функцию активации использовать, поскольку доступно много вариантов. Поэтому в этом блоге я объяснил основные функции активации и их использование. Зачем нужны функции активации? Предположим, мы хотим предсказать, станет ли..