Рубрика «MobileNet»

Экспериментируя с улучшениями для модели прогнозирования Guess.js, я стал присматриваться к глубокому обучению: к рекуррентным нейронным сетям (RNN), в частности, LSTM из-за их «необоснованной эффективности» в той области, где работает Guess.js. В то же время я начал играться с свёрточными нейросетями (CNN), которые тоже часто используются для временных рядов. CNN обычно используют для классификации, распознавания и обнаружения изображений.

Играем в Mortal Kombat с помощью TensorFlow.js - 1
Управление MK.js с помощью TensorFlow.js

Исходный код для этой статьи и МК.js лежат у меня на GitHub. Я не выложил набор данных для обучения, но можете собрать свои собственные и обучить модель, как описано ниже!

Читать полностью »

Если пять лет назад нейронная сеть считалась «тяжеловесным» алгоритмом, требующим железа, специально предназначенного для высоконагруженных вычислений, то сегодня уже никого не удивить глубокими сетями, работающими прямо на мобильном телефоне.
MobileNet: меньше, быстрее, точнее - 1
В наши дни сети распознают ваше лицо, чтобы разблокировать телефон, стилизуют фотографии под известных художников и определяют, есть ли в кадре хот-дог.

В этой статье мы поговорим о MobileNet, передовой архитектуре сверточной сети, позволяющей делать всё это и намного больше.
Читать полностью »


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