Публикации по теме 'keras'


Советы поклонникам платформы глубокого обучения Keras
В этой статье я дам вам несколько полезных советов при работе с фреймворком Keras . А теперь приступим… 1. Как разместить небольшую модель keras в сети или на мобильном устройстве? При развертывании моделей глубокого обучения, особенно моделей Keras, на бесплатном веб-хостинге (например, Heroku ) важно сделать ваши обученные модели как можно меньше, поскольку сервер веб-хостинга ограничивал размер памяти для каждого развернутого приложения. Обычно после обучения модели Keras вы..
Нейронные сонеты
При чем тут Шекспир? Его язык устарел и запутан, но все же я считаю красивее и выразительнее любого другого писателя. Там есть что-то волшебное. Как специалист по машинному обучению, я представляю, что это низкомерная сущность поэтического стиха. Я попытаюсь неуклюже смоделировать его с помощью Python на своем макбуке. Из всех его сочинений я думаю, что сонеты наиболее характерны, поэтому они будут моими тренировочными данными. Я собираюсь использовать двухуровневую глубокую модель,..
Комплексный проект прогнозирования игр на основе статистики Леброна с использованием трех моделей машинного обучения
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ Комплексный проект прогнозирования игр на основе статистики Леброна с использованием трех моделей машинного обучения Комплексное руководство по проблеме бинарной классификации с использованием трех различных классификаторов, включая логистическую регрессию, классификатор случайного леса и классификатор глубокого обучения. Я большой поклонник машинного обучения и баскетбола , поэтому мне нравится создавать мини-проекты, комбинируя эти два. В этом посте я..
Недостатки Кераса
Недостатки Кераса Keras рекламируется как простой интерфейс для полных платформ глубокого обучения, таких как Tensorflow, Theano, CNTK и т. д. Это хорошее направление для Keras. По своему опыту я обнаружил, что с ними сложно работать, за исключением простых сетей. В следующих разделах приведены некоторые подробности моей точки зрения. Keras нуждается в бэкэнд-фреймворке. В моем случае это был Tensorflow. За исключением подмножества функций, Keras нуждается в обращениях к серверной..
Настройка гиперпараметров CNN с помощью Keras Tuner .
Настройка модели глубокого обучения включает в себя выбор наилучшего набора гиперпараметров для модели для достижения наилучшей производительности при выполнении заданной задачи. Этот процесс, также известный как оптимизация гиперпараметров или настройка гиперпараметров, может стать важным шагом в обучении успешной модели глубокого обучения. Keras Tuner — это библиотека, которая позволяет пользователям выполнять настройку гиперпараметров для моделей Keras. Keras — это популярная..
Что есть в рекомендателе нейронной сети
Алгоритм совместной фильтрации на основе элементов (IBCF) получил признание проверки временем в 2017 году, на год позже AlphaGo Master, нейронная сеть (NN) Google, которая может научиться играть в го, выиграла одно из самых ярких человеческих достижений в го. игроков, Ли Седол. На работе мне всегда нравится выбирать простые алгоритмы вместо более сложных - когда оба работают одинаково - более простые алгоритмы требуют меньше времени для запуска и реализации, но теперь я не могу..
Обратный вызов Кераса как гибкий инструмент для мониторинга статистики модели
Иногда, когда мы обучаем нашу модель, мы не только хотим отслеживать некоторые стандартные метрики (например, потери, точность, MSE), но также хотим добавить короткий скрипт для периодического исследования модели. Например, визуализация, статистика и пользовательские метрики. Функция обратного вызова Keras обеспечивает такую ​​гибкость для ускорения разработки алгоритмов. Давайте создадим простой обратный вызов для вычисления точности многоклассовой классификации для каждой эпохи...