Загрузка страницы

Keras - установка и первое знакомство | #7 нейросети на Python

Установка пакета Keras - оболочки над TensorFlow. Сервис colabs от Google для экспериментов по построению и обучению нейросетей. Пример использования API Keras для задачи перевода градусов Цельсия в градусы Фаренгейта. Последовательная модель нейронной сети (keras.Sequential). Создание полносвязного слоя нейронов (Dense). Линейная активационная функция: activation='linear'. Компиляция модели сети: model.compile(). Запуск обучения сети: model.fit(). Подача на вход сети данных и вычисление выходного значения: model.predict(). Получение значений весовых коэффициентов: model.get_weights().

Инфо-сайт: http://proproprogs.ru
lesson 7. keras_grads.py: https://github.com/selfedu-rus/neural-network
Коллаборатория Google: https://colab.research.google.com
Keras (документация): https://ru-keras.com

Видео Keras - установка и первое знакомство | #7 нейросети на Python канала selfedu
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
30 июня 2020 г. 8:00:12
00:17:39
Другие видео канала
Keras - обучение сети распознаванию рукописных цифр | #8 нейросети на PythonKeras - обучение сети распознаванию рукописных цифр | #8 нейросети на PythonTutorial: CUDA programming in Python with numba and cupyTutorial: CUDA programming in Python with numba and cupyУчим Python Kivy #1 - ВведениеУчим Python Kivy #1 - ВведениеРаспознавание объектов на Python | Поиск объектов на изображении | TensorFlow, PixelLibРаспознавание объектов на Python | Поиск объектов на изображении | TensorFlow, PixelLibStock Price Prediction Using Python & Machine LearningStock Price Prediction Using Python & Machine LearningHow to Code a Trading Bot in Python - Beginners GuideHow to Code a Trading Bot in Python - Beginners GuideСтруктура и принцип работы полносвязных нейронных сетей | #1 нейросети на PythonСтруктура и принцип работы полносвязных нейронных сетей | #1 нейросети на PythonКак работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на PythonКак работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на PythonTensorFlow 2.0 Crash CourseTensorFlow 2.0 Crash CourseКонструирование искусственных нейронных сетей с использованием Tensorflow и GoogleColab на PythonКонструирование искусственных нейронных сетей с использованием Tensorflow и GoogleColab на PythonСоздаем нейронную сеть на Keras с нуля ➤ Искусственный интеллект на Python.Создаем нейронную сеть на Keras с нуля ➤ Искусственный интеллект на Python.Keras with TensorFlow Course - Python Deep Learning and Neural Networks for Beginners TutorialKeras with TensorFlow Course - Python Deep Learning and Neural Networks for Beginners TutorialSpaCy-RU: быстрые нейросети для анализа текстов - Юрий Бабуров | Data ScienceSpaCy-RU: быстрые нейросети для анализа текстов - Юрий Бабуров | Data ScienceКак работают RNN. Глубокие рекуррентные нейросети | #22 нейросети на PythonКак работают RNN. Глубокие рекуррентные нейросети | #22 нейросети на PythonТЕХНОЛОГИИ 2021 | ИИ, НЕЙРОСЕТИ, СОВРЕМЕННЫЕ РОБОТЫ | НЕЙРОЛИНК и другие ИЗОБРЕТЕНИЯ Илона МаскаТЕХНОЛОГИИ 2021 | ИИ, НЕЙРОСЕТИ, СОВРЕМЕННЫЕ РОБОТЫ | НЕЙРОЛИНК и другие ИЗОБРЕТЕНИЯ Илона МаскаСимуляция агрессивного поведения  [Озвучка Primer]Симуляция агрессивного поведения [Озвучка Primer]Различие между Искусственным Интеллектом, Машинным обучением и Глубоким обучениемРазличие между Искусственным Интеллектом, Машинным обучением и Глубоким обучением#2. Тензоры tf.constant и tf.Variable. Индексирование и изменение формы | Tensorflow 2 уроки#2. Тензоры tf.constant и tf.Variable. Индексирование и изменение формы | Tensorflow 2 уроки
Яндекс.Метрика