Публикации по теме 'convolutional-network'
Использование генерирующей состязательной сети (GAN) для создания новых художественных изображений
Учимся улавливать стиль художников с использованием небольших, непоследовательных и настраиваемых наборов данных
В этом проекте я использовал архитектуру Generative Adversarial Network (GAN) для создания НОВЫХ художественных образов, отражающих стиль индийских художников, Раджи Рави Вармы [1848–1906] и Саттираджу Лакшми Нараяны (Бапу) [1933–2014]. (Ссылка на репозиторий исходного кода на Github) .
Введение. Целью этого проекта было понять архитектуру Generative Adversarial Network..
Начните с глубокого обучения менее чем за 5 минут🏄
Я отправился в путешествие, чтобы узнать о глубоком обучении. «Вещи, которым мы должны научиться, прежде чем мы сможем их делать, мы учимся, делая их». — Аристотель.
Сначала мы находим набор данных. Kaggle имеет фантастическую коллекцию наборов данных. Затем мы выбираем набор данных о фруктах, чтобы упростить его.
После извлечения набора данных мы выбираем папки с важными фруктами, яблоками и бананами. Теперь нам нужно обучить нашу сверточную нейронную сеть (CNN), чтобы она могла..
Реализация AlexNet с использованием Keras
Введение:
Алекс Крижевский, Джеффри Хинтон и Илья Суцкевер создали архитектуру нейронной сети под названием «AlexNet» и выиграли соревнование по классификации изображений (ILSVRC) в 2012 году. Они обучили свою сеть на 1,2 миллиона изображений с высоким разрешением в 1000 различных классов с 60 миллионами параметров и 650 000 нейронов. . Обучение проводилось на двух графических процессорах с концепцией разделения слоев, потому что в то время графические процессоры были немного..
Python: как создать сверточный сетевой классификатор: Nike против Adidas Shoes
Один из моих экспериментов для # 100DaysOfMLCode заключался в создании классификатора изображений, который бы различал баскетбольные кроссовки Nike и Adidas. Сейчас в моем наборе данных 140 изображений. Я работаю над увеличением этого числа, чтобы повысить точность классификатора и начать работу над использованием Generative Adversarial Networks для создания уникальных дизайнов баскетбольной обуви.
С 140 изображениями мне удалось добиться 91% точности между кроссовками Nike и Adidas,..
Как ты себя чувствуешь?
«Как он себя чувствует?» По мере того, как разговоры о психическом здоровье становятся все более распространенными, этот вопрос задается мне все чаще. Благодаря яркому изображению психических заболеваний в Джокере мы начинаем говорить о способах поддержания хорошего психического здоровья.
Отслеживание настроения - один из способов сделать это, поскольку он помогает нам регулировать свои эмоции. Если мы способны распознать изменения в наших моделях настроения на ранней стадии, мы можем..
Классифицируйте мусор с помощью ИИ
Если вы ничего не знаете о классификации изображений, предлагаю вам ознакомиться с моей предыдущей статьей о классификаторе рукописных цифр . Я ожидаю определенного уровня понимания нейронных сетей от читателей. Все коды доступны на github .
Введение
ИИ — одна из самых горячих тем сейчас. Знаем мы это или нет, но это уже вокруг нас. Крупные компании, такие как Amazon, Google, Apple и т. д., отслеживают данные своих пользователей, чтобы категоризировать и классифицировать своих..
Экспериментируйте с новым безумным способом обучения глубоких нейронных сетей (часть II)
В моем предыдущем сообщении я представил некоторые результаты разработанной мной методики тренировок. Я сравнил модели мобильных сетей (V1 и V2), обученные на CIFAR 10. Я буду называть его графиком обучения воображаемым .
Каков график тренировок «воображаемого»?
Многие из нас, возможно, заметили, что малыши играют в ролевые игры как часть взросления. В самом деле, их воображение могло доставить нам немало смеха. Моя племянница любит играть на кухне с пластиковой посудой. Каким-то..
