Салют, Хабр! Построение нейронной сети ― весьма актуальная задача для самых разных направлений: от классификации продуктов на категории до распознавания лиц на видео. Однако для получения качественного результата необходимо грамотно настроить её параметры. Как это сделать? В этом может помочь Keras ― открытая библиотека, написанная на языке Python и обеспечивающая взаимодействие с искусственными нейронными сетями. Просим под кат, где подробно рассказываем о нюансах работы с этой библиотекой. Читать далее
Цель данной публикации – комплексное рассмотрение строения искусственных нейронных сетей c точки зрения и математики и программного кода. В данной работе нейронная сеть реализуется на языке Python с использованием библиотеки tensorflow.keras. Статья сосредоточена в основном на строении и функционировании искусственной нейронной сети, поэтому такие этапы как обучение и т.д. в ней не затрагиваются. Читать далее
Привет, Хабр! Мы уже говорили про Theano и Tensorflow (а также много про что еще), а сегодня сегодня пришло время поговорить про Keras. Изначально Keras вырос как удобная надстройка над Theano. Отсюда и его греческое имя — κέρας, что значит "рог" по-гречески, что, в свою очередь, является…
Визуализация цикла обучения нейронной сети Команда инженеров проекта Graphcore построила графы активности узлов нейронной сети и их связи в процессе обучения по распознаванию образов, о чем исследователи рассказали в своем блоге. Изображение выше демонстрирует полный цикл…