ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ НА PYTHON ФРАНСУА ШОЛЛЕ

Франсуа Шолле - известный французский ученый и один из ведущих экспертов в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. Его работы в этой области оказали большое влияние на развитие науки, а также на создание новых методов и технологий в области искусственного интеллекта.

Одним из наиболее интересных проектов Франсуа Шолле является библиотека DeepLearning.py, которая представляет собой мощный инструмент для разработки глубоких нейросетей на языке Python. Благодаря этой библиотеке, разработчики могут создавать нейросети для решения различных задач, таких как анализ текстов, распознавание изображений, синтез речи и многие другие.

Одним из примеров использования библиотеки DeepLearning.py может служить создание нейросети для распознавания цифр на изображениях MNIST:

import numpy as npfrom deep_learning import Sequential, Dense, Dropout, Activation# Загрузка данных MNISTfrom keras.datasets import mnist(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()# Масштабирование данных и преобразование выходных меток в категориальный форматX_train = X_train.reshape(60000, 784) / 255.X_test = X_test.reshape(10000, 784) / 255.y_train = np.eye(10)[y_train]y_test = np.eye(10)[y_test]# Создание модели и добавление слоевmodel = Sequential()model.add(Dense(units=256, input_dim=784))model.add(Activation('relu'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(units=256))model.add(Activation('relu'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(units=10))model.add(Activation('softmax'))# Компиляция модели и обучение на тренировочных данныхmodel.compile(loss='categorical_crossentropy',              optimizer='adam',              metrics=['accuracy'])model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=128)# Оценка модели на тестовых данныхscore = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=128)print('Test score:', score[0])print('Test accuracy:', score[1])

Этот пример демонстрирует, как можно создать модель глубокой нейросети на языке Python с помощью библиотеки DeepLearning.py и использовать ее для решения задачи распознавания цифр на изображениях из набора данных MNIST. Это лишь один из многих примеров использования глубокого обучения на языке Python, которые разрабатываются исследователями и разработчиками во всем мире.

НЕЙРОСЕТЬ своими руками за 10 минут на Python

Как работает банковское округление

Развитие тонких способностей. Ченнелинг. Ответы на вопросы.

Основы Scikit-learn - Машинное Обучение На Python

Как нарушить закон сохранения энергии?

5 Лучших Книг По Data Science И Machine Learning

BLGPG-95CA3AAF4749-24-09-20-01

Новые материалы: