Джейд Картер

693 abunəçi
Yeni kitab, audio kitab, podkastlar haqqında bildiriş göndərəcəyik

Sitatlar

Нейросети практика

Mətn
Средний рейтинг 4,9 на основе 487 оценок

Джейд Картер Нейросети практика

Нейросети начало

Mətn
Средний рейтинг 4,9 на основе 467 оценок

keras.layers.Dense(64, activation=relu), keras.layers.Dense(10, activation=softmax)

120 практических задач

Mətn
Средний рейтинг 5 на основе 139 оценок

60, 000 цветных изображений размером 32x32 пикселей, принадлежащих к 10 различным классам. Свёрточные нейронные сети (CNN) – это класс глубинных нейронных сетей, разработанных специально для работы с двумерными данными, такими как изображения. В отличие от полносвязных сетей, где каждый нейрон связан со всеми нейронами предыдущего слоя, CNN используют свёрточные слои, которые применяют фильтры (или ядра) для извлечения локальных признаков из входных данных. Это

Искусственный интеллект. Машинное обучение

Mətn
Средний рейтинг 5 на основе 210 оценок

Пример 1 Давайте рассмотрим пример использования иерархической кластеризации на наборе данных о потреблении энергии в различных странах. Допустим, у нас есть данные

Оптимизация в Python

Mətn
Средний рейтинг 4,9 на основе 315 оценок

Оптимизация кода – это процесс улучшения производительности и эффективности программного кода с целью сокращения времени выполнения задачи или снижения потребления ресурсов. Этот процесс включает в себя ряд техник и методов, которые могут быть применены к коду, чтобы сделать его более эффективным.

Нейросети. Генерация изображений

Mətn
Средний рейтинг 4,9 на основе 406 оценок

В дискриминаторе, пакетная нормализация помогает улучшить способность модели различать реальные и сгенерированные данные. Это способствует более стабильному и эффективному обучению дискриминатора, что в свою очередь повышает производительность всей системы GAN.