Публикации по теме 'tensorflow'


Начало работы с ML без особых зависимостей установки программного обеспечения
Часть II находится здесь Часть III находится здесь Как мы начнем разработку машинного обучения на новом компьютере? Слишком много настроек. Слишком много пакетов. Python 2, python3… Tensorflow с поддержкой GPU, без поддержки GPU. Тензорный поток2, Тензорный поток 1.14.2, Тензорный поток 1.15.2. Некоторое обучение ML будет работать только на tensorflow 1.14. Он может не поддерживать серию 1.15. Как мы будем обрабатывать все эти сценарии без особого беспокойства. Какие..
Прогнозирование на стороне клиента с помощью TensorFlow.js
Всем привет, меня зовут Матвий, я работаю специалистом по анализу данных . Моя работа состоит из предварительной обработки данных, разработки / обучения и развертывания моделей . Итак, сегодня я попытаюсь поделиться своими знаниями и показать, как развернуть модель таким образом, чтобы некоторые из вычислений выполнялись на стороне клиента . Следующий пост предназначен для всех, кто создал модель и хочет снизить нагрузку на сервер, делегировав часть прогноз клиенту. Специально..
Создание классификатора изображений на Android с помощью TensorFlow (часть 1)
Эта статья состоит из трех частей: [Часть 1] Запустите предварительно созданный демонстрационный классификатор изображений TensorFlow на Android . [Часть 2] Перестройте демонстрационное приложение TensorFlow из исходного кода . [Часть 3] Переобучите демонстрационную модель TensorFlow для классификации различных изображений . Вам нужно будет хорошо разбираться в командной строке, а также в основах разработки под Android. Запуск демонстрационного приложения Android TensorFlow..
MiniFlow — Понимание того, как TensorFlow работает на высоком уровне.
Вдохновился курсом Udacity DL год назад :) Это репост моего блога Github.io, который можно найти MiniFlow Веса входного слоя Выходной слой Смещение Функция активации прямого распространения — сигмовидная ошибка обратного распространения… dhiraa.github.io Пожалуйста, используйте ссылку выше для хорошего форматированного материала. Простите за неудобства. Я думаю, что среда имеет большую видимость, чем github.io, что является одной из..
Несправедливое обратное распространение с помощью Tensorflow [ручное обратное распространение с помощью TF]
Я думал об обратном распространении , и в традиционной нейронной сети кажется, что мы всегда линейно выполняем операции прямого и обратного распространения. (Как в соотношении 1: 1) Но я подумал про себя, что на самом деле нам не нужно этого делать. Итак, я хотел провести несколько экспериментов. Случай a) Обратное распространение (без увеличения данных) Случай b) Обратное распространение (увеличение данных) Случай c) Недобросовестная обратная поддержка (со спины) (без увеличения..
Поддержка векторных машин с TensorFlow
Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для целей классификации, так и для регрессии. Он популярен в таких приложениях, как обработка естественного языка, распознавание речи и изображений и компьютерное зрение. Алгоритм SVM замечательно эффективен в задачах бинарной классификации, хотя он также используется и для задач многоклассовой классификации. По этой причине в этом разделе мы увидим алгоритм SVM в работе над..
Глубокое обучение для компьютерного зрения с TensorFlow 2
Глубокое обучение для компьютерного зрения Что вы узнаете – Узнайте о современных моделях обнаружения объектов и моделей классификации изображений. – Вы в сжатой форме изучите теорию, лежащую в основе различных алгоритмов компьютерного зрения. - Вы сможете развертывать свои собственные приложения в Computer Vision - Как собирать данные изображения из разных ресурсов Требования - Концепции машинного обучения, линейная алгебра, Python, TensorFlow, Keras и OpenCV Описание для..