«Hello World» глубокого обучения — это простая программа, которая обучает модель классифицировать изображения рукописных цифр (от 0 до 9). Ее называют «Привет, мир» глубокого обучения, потому что это часто первая программа, которую люди пишут, когда узнают о глубоком обучении. Для написания этой программы мы будем использовать популярную библиотеку глубокого обучения под названием TensorFlow. TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для приложений..

MNIST (модифицированная база данных Национального института стандартов и технологий). В области компьютерного зрения и глубокого обучения MNIST является очень известным набором данных. Он содержит коллекцию из 70 000 x28x28 изображений рукописных цифр от 0 до 9. Она разделена на обучающую и тестовую выборки. we will first have to import the MNIST datasets from keras module. We will use following line of code: from tensorflow.keras.datasets import mnist (train_images, train_labels),..

В этой статье я приведу практический пример (с кодом) того, как можно использовать популярный фреймворк PyTorch для применения Vision Transformer, который был предложен в статье « Изображение стоит 16x16 слов: преобразователи для распознавания изображений в масштабе » (который я рассмотрел в другом посте ), к практической задаче компьютерного зрения. Для этого рассмотрим проблему распознавания рукописных цифр с помощью известного MNIST dataset . Я хотел бы сразу сделать..

Как съесть слона? По одному кусочку за раз. О # 100MLProjects: 100MLProjects - это испытание, в котором я пытаюсь достичь мастерства в концепциях машинного обучения и глубокого обучения, выполнив 100 проектов. Сложность проектов продолжает расти по мере того, как я решаю задачу, поэтому другие соискатели машинного обучения / глубокого обучения также могут пойти по этому пути. Резюме: Я выбрал Прогнозирование зачисления в аспирантуру в качестве первого из 100 заданий..