Рубрика «keras»

Продолжение цикла публикаций статей про прогнозирование временных рядов. На повестке – перевод статьи How to Develop Multi-Step LSTM Time Series Forecasting Models for Power Usage.
Читать полностью »

Перевод руководства по рекуррентным нейросетям с сайта Tensorflow.org. В материале рассматриваются как встроенные возможности Keras/Tensorflow 2.0 по быстрому построению сеток, так и возможности кастомизации слоев и ячеек. Также рассматриваются случаи и ограничения использования ядра CuDNN позволяющего ускорить процесс обучения нейросети.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) с Keras - 1
Читать полностью »

Если почитать обучение по автоэнкодерам на сайте keras.io, то один из первых посылов там звучит примерно так: на практике автоэнкодеры почти никогда не используются, но про них часто рассказывают в обучалках и народу заходит, поэтому мы решили написать свою обучалку про них:

Their main claim to fame comes from being featured in many introductory machine learning classes available online. As a result, a lot of newcomers to the field absolutely love autoencoders and can't get enough of them. This is the reason why this tutorial exists!

Тем не менее, одна из практических задач, для которых их вполне себе можно применять — поиск аномалий, и лично мне в рамках вечернего проекта потребовался именно он.

На просторах интернетов есть очень много туториалов по автоэнкодерам, нафига писать еще один? Ну, если честно, тому было несколько причин:

  • Сложилось ощущение, что на самом деле туториалов примерно 3 или 4, все остальные их переписывали своими словами;
  • Практически все — на многострадальном MNIST'е с картинками 28х28;
  • На мой скромный взгляд — они не вырабатывают интуицию о том, как это все должно работать, а просто предлагают повторить;
  • И самый главный фактор — лично у меня при замене MNIST'а на свой датасет — оно все тупо переставало работать.

Дальше описан мой путь, на котором набиваются шишки. Если взять любую из предложенных плоских (не сверточных) моделей из массы туториалов и втупую ее скопипастить — то ничего, как это ни удивительно, не работает. Цель статьи — разобраться почему и, как мне кажется, получить какое-то интуитивное понимание о том, как это все работает.

Я не специалист по машинному обучению и использую подходы, к которым привык в повседневной работе. Для опытных data scientists наверное вся эта статья будет дикой, а для начинающих, как мне кажется, может что-то новое и встретится.

Читать полностью »

Keras Functional API в TensorFlow - 1

В Keras есть два API для быстрого построения архитектур нейронных сетей Sequential и Functional. Если первый позволяет строить только последовательные архитектуры нейронных сетей, то с помощью Functional API можно задать нейронную сеть в виде произвольного направленного ациклического графа, что дает намного больше возможностей для построения сложных моделей. В материале перевод руководства, посвященного особенностям Functional API, с сайта TensorFlow.
Читать полностью »

image

Перед тобой снова задача детектирования объектов. Приоритет — скорость работы при приемлемой точности. Берешь архитектуру YOLOv3 и дообучаешь. Точность(mAp75) больше 0.95. Но скорость прогона всё еще низкая. Черт.

Сегодня обойдём стороной квантизацию. А под катом рассмотрим Model Pruning — обрезание избыточных частей сети для ускорения Inference без потери точности. Наглядно — откуда, сколько и как можно вырезать. Разберем, как сделать это вручную и где можно автоматизировать. В конце — репозиторий на keras.

Читать полностью »

Использование сверточной нейронной сети для игры в «Жизнь» (на Keras) - 1

Цель этой статьи — научить нейронную сеть играть в игру "Жизнь", не обучая ее правилам игры.

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Using a Convolutional Neural Network to Play Conway's Game of Life with Keras" автора kylewbanks.

Читать полностью »

При обучении нейронной сети на обучающей выборке на выходе нейросети вычисляются два ключевых параметра эффективности обучения — ошибка и точность предсказания. Для этого используются функция потери (loss) и метрика точности. Эти метрики различаются в зависимости от поставленной задачи (классификация или сегментация изображения, детекция объекта, регрессия). В Keras мы можем определить свои собственные функцию потери и метрики точности под свою конкретную задачу. О таких кастомных функциях и пойдет речь в статье. Кому интересно, прошу под кат.
Читать полностью »

Одной из интересных и популярных (особенно перед разными юбилеями) задач является «раскрашивание» старых черно-белых фотографий и даже фильмов. Тема это достаточно интересная, как с математической, так и с исторической точки зрения. Мы рассмотрим реализацию этого процесса на Python, который любой желающий сможет запустить на своем домашнем ПК.

Результат работы на фото.

Раскрашиваем ч-б фото с помощью Python - 1

Для тех кому интересно, принцип работы, исходники и примеры под катом.
Читать полностью »

Привет.

В предыдущей части я рассматривал создание несложной распознавалки текста, основанной на нейронной сети. Сегодня мы применим аналогичный подход, и напишем автоматический переводчик текстов с английского на немецкий.

Python + Keras + LSTM: делаем переводчик текстов за полчаса - 1

Для тех, кому интересно как это работает, подробности под катом.
Читать полностью »

Привет.

Эта статья будет в немного «пятничном» формате, сегодня мы займемся NLP. Не тем NLP, про который продают книжки в подземных переходах, а тем, который Natural Language Processing — обработка естественных языков. В качестве примера такой обработки будет использоваться генерация текста с помощью нейронной сети. Создавать тексты мы сможем на любом языке, от русского или английского, до С++. Результаты получаются весьма интересными, по картинке уже наверно можно догадаться.

Бредогенератор: создаем тексты на любом языке с помощью нейронной сети - 1

Для тех, кому интересно что получается, результаты и исходники под катом.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js