Глубокие сновидения на последовательных уровнях абстракции. Сверху вниз: входное изображение, conv2–3x3_reduce, inception_4c-1 × 1. Сделано с использованием deepdreamgenerator и изображения из общественного достояния из Йеллоустонского национального парка Повсеместность глубокого обучения Современные успехи глубокого обучения отчасти объясняются теоремой универсального приближения , разработанной Георгием Цибенко, Куртом Хорником и другими. Теорема, по сути, утверждает, что..

Экспериментируйте со сверточной нейронной сетью (CNN) для классификации изображений поверх Keras и TensorFlow Цель этой публикации - показать, как работает свертка (CNN - сверточная нейронная сеть). Я буду использовать классический пример классификации кошек / собак, описанный в книге Франсуа Шоле - Deep Learning with Python . Исходный код этого примера доступен на François Chollet GitHub . Я использую этот исходный код для проведения эксперимента. Convnet работает путем..