Делайте больше с меньшими объемами данных! - Одноразовое обучение с помощью сиамских нейронных сетей Авторы: Кирти Нингегоуда , Кенни Чакола , Варннита Венугопал , Риа Томас и Випин Дас Этот блог создается и поддерживается студентами программы профессионального магистра в Школе компьютерных наук Университета Саймона Фрейзера в рамках их кредита на курс. Чтобы узнать больше об этой уникальной программе, посетите { sfu.ca/computing/pmp }. Начнем с новостной статьи,..

Реализация сиамской сети в Keras и TensorFlow Изучите методы обнаружения объектов (и многое другое) на примере кода. Нейронные сети великолепны и очень популярны в областях AI/ML, но для их обучения требуется слишком много данных. Для таких задач, как обнаружение объектов, проверка подписи, проверка голоса и распознавание рецептурных таблеток, обычные методы нейронной сети были бы намного более трудоемкими и дорогими из-за этих чрезмерных требований к данным. В этих типах работы..

Оглавление Вступление Предпосылки Классификация против обучения одним выстрелом Приложения Набор данных Omniglot Загрузка набора данных Сопоставление проблемы с задачей двоичной классификации Модельная архитектура и обучение Проверка модели Базовый уровень 1 - Модель ближайшего соседа Базовый уровень 2 - Случайная модель Результаты испытаний и выводы Заключение использованная литература 1. Введение Глубокие сверточные нейронные сети стали самыми современными методами для..