Публикации по теме 'keras'
Прогнозирование инвазивной карциномы протоков с использованием сверточной нейронной сети (CNN) в Керасе
Классификация гистопатологических слайдов на злокачественные или доброкачественные с помощью CNN
В этом блоге мы узнаем, как использовать CNN в реальном наборе данных гистопатологии. Реальные данные требуют гораздо большей предварительной обработки, чем стандартные наборы данных, такие как MNIST, и мы пройдем через процесс подготовки данных для классификации, а затем будем использовать CNN для классификации изображений. Я также расскажу об используемой архитектуре CNN и некоторых..
Введение в TF-Lite
Что такое TF Lite?
Модели TF Lite - это легкие модели, готовые к производству и кроссплатформенная структура для развертывания моделей машинного обучения, которые используются для получения выводов на периферийных устройствах, таких как мобильные телефоны и микроконтроллеры.
Идеальная аудитория
Инженеры машинного обучения, которые ищут способы оптимизации моделей для целей развертывания.
Давайте рассмотрим пример модели, которую вы создали и обучили, и теперь вы хотите сделать..
Игра с машинным обучением: введение с использованием Keras + TensorFlow.
Во время учебы я прошел несколько курсов по искусственному интеллекту (ИИ), но никогда ничего не делал вне класса. Машинное обучение (ML) и ИИ в целом сейчас являются наиболее актуальной темой на технической сцене.
И не зря. Мы живем в эпоху демократизации ИИ. Разрабатываются и популяризируются инструменты, предназначенные для использования всеми, а не только небольшим академическим сообществом. Если вы хотите познакомиться с внутренней работой машинного обучения и получить..
Это руководство научит вас создавать подклассы моделей и слоев Keras, которые используют пользовательские потери с пользовательскими градиентами в TensorFlow.
Введение
Отказ от ответственности
Keras отлично справляется с абстрагированием низкоуровневых деталей создания нейронной сети, чтобы вы могли сосредоточиться на выполнении работы. Но если вы читаете это, вы, вероятно, обнаружили, что стандартные методы Keras не всегда могут быть использованы для изучения параметров вашей модели. Возможно, ваша модель имеет градиент, который нельзя рассчитать с помощью магии автодиффа, или ваша функция потерь не соответствует сигнатуре..
Автоэнкодеры в TensorFlow 2, наука о данных, ориентированная на продукт, и основные доклады East 2022
Определение трендов инфляции в разных странах с помощью автоэнкодера в TensorFlow
Вот как в принципе можно использовать автоэнкодеры в TensorFlow 2 для разложения инфляции на глобальные и локальные компоненты.
TensorFlow против Keras как ML Framework
Успех проекта машинного обучения часто зависит от используемого фреймворка, и здесь мы сравним два популярных: TensorFlow и Keras.
Использование расширенных возможностей мониторинга для продвижения науки о данных,..
Учимся у РПЦ
Американский образовательный мир, кажется, только сейчас догоняет то, что специалисты по анализу данных знали годами. Вы учитесь на своих ошибках.
Вы не одиноки, если это кажется неправдоподобным, что наша система образования только сейчас выясняет это. Это старая пословица, но почему-то в ней не учитывалась теория прикладного образования. Не верите мне? Тогда поверьте Джанет Меткалф, профессору психологии из Колумбийского университета, которая опубликовала Учимся на ошибках в 2017..
Проблемы с сохранением моделей с пользовательскими слоями в Tensorflow
Tensorflow — отличный инструмент машинного обучения, обеспечивающий разную степень гибкости при проектировании и обучении моделей. Тем не менее, он имеет тенденцию время от времени бросать изогнутый мяч. Один из таких кривых шаров, с которым я недавно столкнулся, был при попытке сохранить пользовательскую модель, содержащую пользовательский слой, созданный с помощью метода «add_weight».
Структура модели выглядела следующим образом:
При попытке сохранить модель с указанной выше..
