Programlama deep-learning

1

Kökeni kaynak Andrej Karpathy blogundan , Politika Gradyanının çok basit bir örneğini yeniden oluşturmaya çalışıyorum . Bu makalede, ağırlık listesi ve Softmax aktivasyonu içeren CartPole ve Politika Gradyanı ile örnek bulacaksınız. İşte mükemmel çalışan CartPole politika gradyanının yeniden oluşturulmuş ve çok basit bir örneği . import gym import numpy as …

19 python machine-learning math deep-learning reinforcement-learning

3

Görüntülerde bulunan tüm alfasayısal metni tanımlamak için YOLO veya diğer görüntü tanıma tekniklerini kullanma

Hepsi metin etiketi yerine alfasayısal karakterler olarak etiketler içeren birden çok görüntü diyagramı var. YOLO modelimin, içinde bulunan tüm sayıları ve alfasayısal karakterleri tanımlamasını istiyorum. Aynı şeyi yapmak için YOLO modelimi nasıl eğitebilirim. Veri kümesini burada bulabilirsiniz. https://drive.google.com/open?id=1iEkGcreFaBIJqUdAADDXJbUrSj99bvoi Örneğin: sınırlayıcı kutulara bakın. YOLO'nun metnin nerede olduğunu tespit etmesini istiyorum. Ancak …

12 python opencv machine-learning deep-learning yolo

3

Opencv kullanarak görüntüde bulunan tüm metinlerin konumunu öğrenin

İçinde metin (sayılar ve alfabe) içeren bu görüntü var. Bu resimde bulunan tüm metin ve sayıların yerini almak istiyorum. Ayrıca tüm metni de çıkarmak istiyorum. Kordinatları ve resmimdeki tüm metni (sayılar ve alfabe) nasıl alabilirim. Örneğin 10B, 44, 16, 38, 22B vb.

11 python opencv machine-learning image-processing deep-learning

1

Her 10 çağda modeli kaydedin tensorflow.keras v2

Tensorflow v2'de alt modül olarak tanımlanan keras kullanıyorum. Modelimi fit_generator()yöntem kullanarak eğitiyorum . Modelimi her 10 çağda bir kaydetmek istiyorum. Bunu nasıl başarabilirim? Keras'ta (tf'nin bir alt modülü olarak değil) verebilirim ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Ancak tf v2'de, bunu ModelCheckpoint(model_savepath, save_freq)nerede save_freqolabileceklerine değiştirdiler 'epoch', bu durumda model her çağda kaydedilir. Eğer save_freqtam sayıdır, …

10 python keras deep-learning tensorflow2.0 tf.keras

2

Gekko'nun beyin modülünü kullanarak, derin bir öğrenme problemini çözmek için kaç katmanı ve ne tür katmanı kullanacağımı nasıl belirlerim?

Derin öğrenme uygulamaları için Gekko'nun beyin modülünü kullanmayı öğreniyorum. Numpy.cos () işlevini öğrenmek ve daha sonra benzer sonuçlar üretmek için bir sinir ağı kuruyorum. Antrenmanımın sınırları şu olduğunda iyi uyuyorum: x = np.linspace(0,2*np.pi,100) Ancak, sınırları genişletmeye çalıştığımda model parçalanıyor: x = np.linspace(0,3*np.pi,100) Diğer sınırlar için çalışabilmesi için modelimin esnekliğini artırmak …

9 neural-network deep-learning gekko

«deep-learning» etiketlenmiş sorular