Публикации по теме 'mnist'


Распознавание рукописных цифр MNIST с помощью Pytorch
В этой статье я буду обсуждать, как создать MLP (многослойный перцептрон) для классификации изображений из набора данных MNIST, как показано выше. Набор данных MNIST - это очень простой набор данных для обучения, который часто используется как «Hello World» в моделях машинного обучения. Я буду использовать набор данных, чтобы познакомить вас с основами Pytorch и машинного обучения, создав ваш первый MLP. Почему Пайторч? PyTorch - это пакет машинного обучения Python, основанный на..
Получение знаний в нейронной сети
Глубокие нейронные сети достигают впечатляющих результатов производительности, но требуют больших вычислительных ресурсов как во время обучения, так и во время тестирования. Использование обученной сети на мобильном устройстве для вывода является желательной функцией для уменьшения трафика сервера / сети и улучшения масштабируемости системы. Это мотивирует развитие компактных сетей, таких как MobileNet. К сожалению, эти компактные сети значительно отстают от очень глубоких архитектур...
Наборы данных изображений для разработки алгоритмов машинного обучения
Представляем известные наборы данных изображений для разработки алгоритмов машинного обучения. Данные изображения относятся к набору цифровых изображений, которые хранятся и обрабатываются компьютерами. MNIST — это широко используемый набор данных для задач классификации изображений в машинном обучении и компьютерном зрении. Он состоит из 70 000 изображений рукописных цифр (0–9) в градациях серого и соответствующих им меток. Эти изображения предварительно обрабатываются и нормализуются..
Обучение сиамской модели с тройной функцией потерь на наборе данных MNIST с использованием PyTorch
Давайте выполним упражнение и посмотрим, как простая сиамская модель работает с набором данных MNIST, когда она сопровождается тройной функцией потерь. Я обещаю вам, это будет весело. Определения Давайте начнем с того, что убедимся, что мы все находимся на одной волне. И чтобы добраться до этого, давайте определим, что такое сиамская модель и что такое триплетная функция потерь. Это утверждение предполагает, что вы знаете, что такое MNIST и PyTorch . Сиамская модель..
Когда изображения атакуют
Введение в состязательное машинное обучение в компьютерном зрении Взгляните на это изображение: Вы можете легко сказать, что эта закорючка с низким разрешением представляет цифру 9. А с такой библиотекой, как Keras , не так уж сложно создать компьютерную модель, которая так же легко сможет сказать, что это 9. А как насчет этого изображения? Это все еще явно 9, даже с клубящимся туманом на заднем плане. Тем не менее, та же самая модель, у которой не было проблем с первым..
От MNIST до реального мира, почему обученная модель CNN не работает?
Идея глубоких нейронных сетей становится все более популярной в последние годы. В настоящее время многие люди умеют обучать модели DNN дома или в офисе, в школе или на работе, даже в дороге. К сожалению, не каждая модель хорошо работает в реальном мире, хотя эти модели показали хорошую производительность как при проверке, так и на тестовых наборах. В этой истории мы покажем обычный пример, с которым многие изучающие машинное обучение и глубокое обучение слишком хорошо знакомы. Это..
Путешествие модели глубокой нейронной сети.
1 тур В первом раунде мы будем настраивать базовую настройку кода с помощью Pytorch для нашего DNN. Ссылка на код: - rashutyagi / Journey-of-a-DNN Permalink Dismiss GitHub - это дом для более 40 миллионов разработчиков, которые вместе размещают и проверяют код, управляют… github. com Результаты:- 1.) Лучшая точность обучения: 99,99% 2.) Наилучшая точность испытаний: 99,41% 3.) Количество параметров: 6,3..