Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano. It was developed with a focus on enabling fast experimentation. Being able to go from idea to result with the least possible delay is key to doing good research. Use Keras if you need a deep learning library that: Allows...
2016년 상반기에 세계는 신경망 분야의 많은 발전에 대해 들었습니다. 알고리즘이 시연되었습니다. Google(AlphaGo의 네트워크 플레이어), Microsoft(여러 이미지 식별 서비스), 스타트업 MSQRD, Prisma 및 기타... 아는 사람은 거의 없지만 다른 사람들은 병렬로 수행되었습니다. 지구 최고의 마인드들이 모여 독특한 시스템을 만들고, 이미 AI라고 할 수 있습니다. 최종 제품은 "신의 프로그래머"에 의해 구현되며, 데이터의 양에 관계없이 쉽게 작동하며, 어떤 샘과 상자의 전단지에도 있습니다. 요컨대 - Mishan, 잡아라! 하지만 그냥 쉿, 조용히 해...))))
어서, 악성 바이러스가 아니길 바라요... 혹시 몰라요. 갑자기 거기에 똥을 넣었어요. 나는 한때 Klot이라는 별명을 가진 한 사용자를 알고 있었습니다. 그래서 스스로에게 "악마는 대머리도 프로그래밍 할 수 있다"고 말했고, 프로그래밍을 정말 잘했다....
나는 때때로 Yura Reshetov의 죽음에 책임이있는 것이 당신이라는 의심을 가지고 있습니다. 큰 소리로 생각한 것을 용서하십시오. 나는 스스로를 억제 할 수 없었습니다.
Chur me chur .... 물론 그에게 발전의 여지를 주었지만, 내 아이디어의 최대 10%는 그에게 승인을 받은 것 같은데, 아마 과장했을 것이다. 사실 MO에는 개발자(프로그래머)와 엔지니어(사용자)라는 두 가지 전문가 영역이 있습니다. 내가 어떤 카테고리에 속하는지 맞춰보세요????
그래서 Java 교육을 받고 계속 진행할 생각입니다. 나는 언어의 특성 에서 많은 요점을 이해하지 못한다고 생각합니다. maila.ru 대학에서 1 년 동안 150,000을 배우라는 제안이었습니다 ..... 그런 것들. 그리고 그는 마지막 단계 중 하나인 예측 변수 선택에서 멈췄습니다. 그들의 중요성과 어떤 종류의 선택에 대한 계산. 코드에 두 조각이 있기 때문입니다. 그러나 학습 프로세스 자체, 결과 모델의 분석 및 선택(엔지니어가 가치 있는 것) 분야의 전문가를 신뢰하십시오. 나는 다음과 같은 평가를 할 수 있다.
1.JPrediction은 일반화하는 능력이 있습니다. 우리가 원하는 것과 같지는 않지만 10개의 수신된 모델 중 50-80%는 일반화된 모델이고 나머지는 배수됩니다. 그것들은 다르게 일반화될 것이며, 좋은 학습 결과를 가진 모델은 미래에 나쁜 학습 결과를 가진 모델보다 점수가 낮을 수 있습니다.
2. 예측 변수를 선택하는 문제는 내가 그녀에게 100개를 먹이고 그녀는 최대 9개로 모델을 만들고 3개의 코어에서 3일 동안 수행하는 것과 같습니다. 논리적으로, 입력이 많을수록 모델이 더 매개변수화되고 요인과 유형을 더 많이 고려하게 되지만 실제로는 모델이 단순할수록 동일한 학습 결과를 가진 모델보다 미래에 더 잘 작동합니다. 많은 수의 입력으로. 나는 5개 이상의 입력에서 모델을 고려합니다. 입력이 적을수록 모델이 운이 좋을 때 효과가 발생하기 때문입니다. 한동안 모델이 너무 작기 때문에 이 시간은 길지 않습니다.
나는 데이터로 아무 것도 시도하지 않았고 심지어 JPrediction에게 동일한 데이터를 가져갈 때 격렬하게 재훈련하도록 가르쳤고, 다시 훈련시켰을 때 훈련 결과가 20% 이내에서 극적으로 증가했습니다. 즉, 75%가 90%가 되었으며 동시에 환경 보호에 심각한 손실을 입혔습니다.
이제 MO 서비스가 나오기 시작하는데 저는 AWS를 사용하고 있습니다. 기계 학습 및 모델 구축에 대한 섹션이 있습니다. 결과적으로 동일한 파일에서 모델을 빌드합니다. AWS에서는 훈련된 모델의 품질이 훨씬 떨어지지만 빌드하는 데도 5분이 걸립니다. 예, 설정이 충분하지 않습니다.
나는 정말로 두 개의 동일한 파일을 다른 AI 시스템에서 실행하고 거래된 OOS 사이트의 형태로 결과를 비교하고 싶지만 불행히도 이 포럼에는 완전한 AI 시스템을 가진 전문가가 없습니다. 여기 그들은 여전히 찾고 있습니다.... 아아.... 마술사!!!! 찾았어???? 너의 인공지능.......
이것은 Habr에 대한 링크입니다. 라이브러리 https://keras.rstudio.com/index.html 링크.
원본을 읽으십시오.
행운을 빕니다
네, 알겠습니다. Keras는 빠른 실험을 가능하게 하는 데 중점을 두고 개발된 고급 신경망 API 입니다. 아르 자형? 예상대로 인터페이스.
고맙습니다.
기본 소스는 실제로 여기에 있습니다 - https://keras.io/ 및 GitHub - https://github.com/keras-team/keras
2016년 상반기에 세계는 신경망 분야의 많은 발전에 대해 들었습니다. 알고리즘이 시연되었습니다.
Google(AlphaGo의 네트워크 플레이어), Microsoft(여러 이미지 식별 서비스), 스타트업 MSQRD, Prisma 및 기타...
아는 사람은 거의 없지만 다른 사람들은 병렬로 수행되었습니다. 지구 최고의 마인드들이 모여 독특한 시스템을 만들고,
이미 AI라고 할 수 있습니다. 최종 제품은 "신의 프로그래머"에 의해 구현되며, 데이터의 양에 관계없이 쉽게 작동하며,
어떤 샘과 상자의 전단지에도 있습니다. 요컨대 - Mishan, 잡아라! 하지만 그냥 쉿, 조용히 해...))))
어서, 악성 바이러스가 아니길 바라요... 혹시 몰라요. 갑자기 거기에 똥을 넣었어요. 나는 한때 Klot이라는 별명을 가진 한 사용자를 알고 있었습니다. 그래서 스스로에게 "악마는 대머리도 프로그래밍 할 수 있다"고 말했고, 프로그래밍을 정말 잘했다....
2003년에 바둑판식으로 된 나뭇잎이라 쳐다도 못봤어...운명이 아닌듯 :-(
'항상 당신과 함께하는 공간' 시리즈 중입니다.
2003년의 체크무늬 잎사귀가 있어서 쳐다보지도 않았는데...
스윙할 시간입니다.
exelka 03은 하드코어입니다.
어서, 악성 바이러스가 아니길 바라요... 혹시 몰라요. 갑자기 거기에 똥을 넣었어요. 나는 한때 Klot이라는 별명을 가진 한 사용자를 알고 있었습니다. 그래서 스스로에게 "악마는 대머리도 프로그래밍 할 수 있다"고 말했고, 프로그래밍을 정말 잘했다....
2003년에 바둑판식으로 된 나뭇잎이라 쳐다도 못봤어...운명이 아닌듯 :-(
구글 시트 맞죠?
하지만 일종의 자체 제작 퍼셉트론 쓰레기가 있습니다. :)
나는 때때로 Yura Reshetov의 죽음에 책임이있는 것이 당신이라는 의심을 가지고 있습니다. 큰 소리로 생각한 것을 용서하십시오. 나는 스스로를 억제 할 수 없었습니다.
Chur me chur .... 물론 그에게 발전의 여지를 주었지만, 내 아이디어의 최대 10%는 그에게 승인을 받은 것 같은데, 아마 과장했을 것이다. 사실 MO에는 개발자(프로그래머)와 엔지니어(사용자)라는 두 가지 전문가 영역이 있습니다. 내가 어떤 카테고리에 속하는지 맞춰보세요????
그래서 Java 교육을 받고 계속 진행할 생각입니다. 나는 언어의 특성 에서 많은 요점을 이해하지 못한다고 생각합니다. maila.ru 대학에서 1 년 동안 150,000을 배우라는 제안이었습니다 ..... 그런 것들. 그리고 그는 마지막 단계 중 하나인 예측 변수 선택에서 멈췄습니다. 그들의 중요성과 어떤 종류의 선택에 대한 계산. 코드에 두 조각이 있기 때문입니다. 그러나 학습 프로세스 자체, 결과 모델의 분석 및 선택(엔지니어가 가치 있는 것) 분야의 전문가를 신뢰하십시오. 나는 다음과 같은 평가를 할 수 있다.
1.JPrediction은 일반화하는 능력이 있습니다. 우리가 원하는 것과 같지는 않지만 10개의 수신된 모델 중 50-80%는 일반화된 모델이고 나머지는 배수됩니다. 그것들은 다르게 일반화될 것이며, 좋은 학습 결과를 가진 모델은 미래에 나쁜 학습 결과를 가진 모델보다 점수가 낮을 수 있습니다.
2. 예측 변수를 선택하는 문제는 내가 그녀에게 100개를 먹이고 그녀는 최대 9개로 모델을 만들고 3개의 코어에서 3일 동안 수행하는 것과 같습니다. 논리적으로, 입력이 많을수록 모델이 더 매개변수화되고 요인과 유형을 더 많이 고려하게 되지만 실제로는 모델이 단순할수록 동일한 학습 결과를 가진 모델보다 미래에 더 잘 작동합니다. 많은 수의 입력으로. 나는 5개 이상의 입력에서 모델을 고려합니다. 입력이 적을수록 모델이 운이 좋을 때 효과가 발생하기 때문입니다. 한동안 모델이 너무 작기 때문에 이 시간은 길지 않습니다.
나는 데이터로 아무 것도 시도하지 않았고 심지어 JPrediction에게 동일한 데이터를 가져갈 때 격렬하게 재훈련하도록 가르쳤고, 다시 훈련시켰을 때 훈련 결과가 20% 이내에서 극적으로 증가했습니다. 즉, 75%가 90%가 되었으며 동시에 환경 보호에 심각한 손실을 입혔습니다.
이제 MO 서비스가 나오기 시작하는데 저는 AWS를 사용하고 있습니다. 기계 학습 및 모델 구축에 대한 섹션이 있습니다. 결과적으로 동일한 파일에서 모델을 빌드합니다. AWS에서는 훈련된 모델의 품질이 훨씬 떨어지지만 빌드하는 데도 5분이 걸립니다. 예, 설정이 충분하지 않습니다.
나는 정말로 두 개의 동일한 파일을 다른 AI 시스템에서 실행하고 거래된 OOS 사이트의 형태로 결과를 비교하고 싶지만 불행히도 이 포럼에는 완전한 AI 시스템을 가진 전문가가 없습니다. 여기 그들은 여전히 찾고 있습니다.... 아아.... 마술사!!!! 찾았어???? 너의 인공지능.......
책을 읽고/공부하는 사람들
google colab에는 GPU 지원이 있습니다
이미 설치된 TensorFlow
유일한 문제는 api 및 google 드라이브를 통한 파일 작업입니다.
비디오 카드 성능 테스트:
임의의 100x100x100x3 이미지(배치 x 높이 x 너비 x 채널)에 대해 32x7x7x3 필터를 컨벌루션하는 시간(초). 10개 실행의 합계입니다. CPU: 9.76737689972 GPU: 0.161982059479 CPU 대비 GPU 속도: 60배
어떻게 구현되었는지 모르겠지만 작동합니다. :)
그리고 여기서 R은 물론 급격히 상승합니다. .l 즉시
책을 읽고/공부하는 사람들
google colab은 GPU를 지원합니다
이미 설치된 TensorFlow
요컨대, 아무 것도 설치할 필요가 없으며 브라우저를 통해 작업하기만 하면 됩니다. 유일한 문제는 api 및 google 드라이브를 통한 파일 작업입니다.
내 비디오 카드의 성능 테스트:
임의의 100x100x100x3 이미지(배치 x 높이 x 너비 x 채널)에 대해 32x7x7x3 필터를 컨벌루션하는 시간(초). 10개 실행의 합계입니다. CPU: 9.76737689972 GPU: 0.161982059479 CPU 대비 GPU 속도: 60배
어떻게 구현되었는지 모르겠지만 작동합니다. :)
그러나 이것은 이미 유용합니다. 이곳은 어떤 연구실인가요?
그러나 이것은 이미 유용합니다. 이곳은 어떤 연구실인가요?
글쎄, 당신은 무엇입니까, 마이클
가상 머신이 있고 그것들이 사용되지만)