Šajā videoklipā mēs ienirsim Autoencoderu pasaulē un izveidosim dziļus automātiskos kodētājus TensorFlow, izmantojot Keras API. Autoencoders ir neironu tīkla klase, kurai ieeja un izeja ir vienādas. Tas darbojas, saspiežot ievadi latentā telpas attēlojumā un pēc tam rekonstruējot izeju no šī attēlojuma.
KODS: https://github.com/nikhilroxtomar/Autoencoder-in-TensorFlow
ember.js, angular.js, reaģēt, stūre
Abonēt: https://www.youtube.com/channel/UClkqp31PHke-f8b8mjiiY-Q
#tensorflow #keras
mockito apmācība pavasara zābaki
www.youtube.com
Dziļais autokodētājs TensorFlow 2.0 (Keras) | Automātiskie kodētāji izskaidroti
Šajā videoklipā mēs ienirsim Autoencoderu pasaulē un izveidosim dziļus automātiskos kodētājus TensorFlow, izmantojot Keras API. Autoencoders ir neironu tīkla klase, kurai ieeja un izeja ir vienādas.
Skatīt Arī:
- Izmaksu funkcijas samazināšana: gradienta nolaišanās
- Kā strukturēt un pārvaldīt dabiskās valodas apstrādes (NLP) projektus
- Kas ir Ridge (RIDGE) | Kas ir RIDGE marķieris
- Populārākie progresīvas tīmekļa lietotņu izstrādes ietvari
- Kā nosūtīt reāllaika paziņojumu lietotājam, izmantojot Node.JS un Socket.io