Deep learning in computer vision. Нейронные сети презентация

Слайд 2

Задача классификации

Задача классификации

Слайд 3

Слайд 4

Слайд 5

Искусственная нейросеть

Искусственная нейросеть

Слайд 6

Слайд 7

Слайд 8

Слайд 9

Слайд 10

Слайд 11

Слайд 12

Слайд 13

Слайд 14

Слайд 15

Слайд 16

Слайд 17

Слайд 18

Softmax function

Softmax function

Слайд 19

Слайд 20

Слайд 21

Слайд 22

Пример кода на Keras Model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape = (28,28)),

Пример кода на Keras

Model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape = (28,28)),
keras.layers.Dense(128, activation = “relu”),
keras.layers.Dense(10,

activation = “softmax”)
])
model.compile(optimizer=“sgd”,
loss = “categorical_crossentropy”,
metrics = [“accuracy”])
model.fit(train_images, train_labels, epoch = 10)
predict = model.predict(test_images)
Слайд 23

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети

Слайд 24

Сети LSTM (Long short-term memory)

Сети LSTM (Long short-term memory)

Имя файла: Deep-learning-in-computer-vision.-Нейронные-сети.pptx
Количество просмотров: 61
Количество скачиваний: 0