Полный код доступен в этой записной книжке . В этом посте мы познакомим вас с модным набором данных MNIST, покажем, как обучать простые 3-, 6- и 12-уровневые нейронные сети, затем сравним результаты с разными эпохами и, наконец, визуализируем прогнозы. Представляем Fashion MNIST База данных MNIST рукописных цифр является одним из наиболее широко используемых наборов данных, используемых для исследования нейронных сетей, и стала эталоном для сравнения моделей. Совсем недавно..

Начиная с японской литературы Исследования искусственного интеллекта основаны на наборе общих задач для сравнения моделей, созданных разными командами. Точно так же, как спортсмены соревнуются в стандартных условиях, установленных руководящими органами их спорта, исследователи искусственного интеллекта по всему миру в течение последних двадцати лет тренировали свои программы, чтобы классифицировать 70 000 рукописных цифр в MNIST , наборе данных, созданном до того, как нейронные сети..

Набор данных ● Использование набора данных MNIST ○ Набор из 70 000 небольших рукописных изображений цифр. ○ Помечен цифрами, которые он представляет ○ Можно получить с помощью вспомогательной функции scikit-learn. Каждое изображение: 28 X 28 пикселей, 784 элемента ● Существует 70 000 таких изображений, составляющих измерение набора данных: ○ 70000 X 784 Получение набора данных MNIST в Scikit-Learn ››› из sklearn.datasets импортировать fetch_mldata ››› mnist =..

Достигнув важной вехи в субботнем учебном треке AI, мы, участники, были сгруппированы в команды и получили задание работать над проектом классификатора изображений с использованием алгоритма по нашему выбору для классификации набора данных MNIST или набора данных Fashion MNIST. Наша команда, команда G-4, выбрала алгоритм сверточной нейронной сети с использованием платформы Tensorflow Keras для классификации набора данных Fashion MNIST. Мы передали набор данных модных изображений в..

Введение Традиционная сверточная нейронная сеть (CNN) может работать с прямоугольными изображениями, и ее успех связан с использованием трансляционной симметрии, индуцированной плоской плоскостью, на которой лежат изображения. Таким образом, если входная функция переведена, соответствующие выходные функции будут также переведены, что достигается путем преобразования тех же фильтров во входные данные. Для изображений на других многообразиях нам нужна аналогичная CNN, которая может..

Привет Ша Цянь! Спасибо за эту библиотеку, она действительно уменьшает усилия. Однако пользовательские модели имеют тенденцию к сбою или возвращают пустой список []. Я пытаюсь заставить tflite работать с распознавателем цифр, модель которого работает отлично, но передача изображения каждый раз дает мне один и тот же результат или завершает работу VSCODE в разное время при использовании метода imageToByteListFloat32. Я даже менял формат отснятых картинок на 28х28, белый фон, по центру,..