В тази статия ще ви покажа как да изградите модел за задълбочено обучение в Tensorflowот основни тензорни променливи и операции, след което ще създадем тренировъчен цикъл с персонализиран итератор на данни, изчисляване на градиент и оптимизация, всичко това в само четири стъпки.
Tensorflow: изграждане и обучение на модел с основни операции
Нови материали
10 умопомрачителни C# хакове
Здравейте! Като страстен разработчик на C#, аз винаги съм търсил начини да подобря уменията си за кодиране. Вълнувам се да споделя с вас някои умопомрачителни хакове и прозрения, които ми..
Electron с база данни Sqlite3
Electron е рамка за изграждане на междуплатформени настолни приложения с HTML, CSS JavaScript. Electron е написан на C++, Javascript, Objective C, Python и т.н. Днес Electron е супер готин и..
Системи за препоръчване в машинното обучение
Какво представляват двигателите за препоръки?
Това е най-мощното и полезно приложение на технологията за машинно обучение в бизнеса. Тези дни. Днес всеки голям гигант като Google, Amazon,..
Топ 5 Python IDE / текстови редактори
Какви IDE на Python трябва да гледам?
1. Pycharm
Традиционният пълноценен редактор за Python от JetBrains.
PyCharm предоставя широк набор от основни инструменти, тясно интегрирани за..
Извличане на данни от API — част 2
Научете как можете да филтрирате филми въз основа на различни категории.
Моля, вижте предишния урок (Част 1) : Как да извличам данни от истински API — React / JS..
Как да предотвратите влизането на някой от вашата кодова база
// TLDR
TypeScript добавя статично въвеждане към JavaScript, улавяйки грешки като препращане към променливи извън обхвата или извикване на функции с грешни аргументи. Той е несъвършен и има..
Анализ на настроението с помощта на логистична регресия и наивен Бейс
Нека сравним кой алгоритъм е по-добър за класифициране на туитовете въз основа на техните чувства.
Наблюдаван ML
При контролираното машинно обучение обикновено имате вход X, който влиза във..