Примеры для курса "Программирование глубоких нейронных сетей на Python"
Switch branches/tags
Nothing to show
Clone or download
Андрей Созыкин Андрей Созыкин
Андрей Созыкин and Андрей Созыкин Added EarlyStopping Callback example
Latest commit 7440df0 Oct 14, 2018

README.md

Примеры программ для курса "Программирование глубоких нейронных сетей на Python"

Страница курса с видеолекциями и практическими заданиями.

Примеры

  1. Распознавание рукописных цифр из набора данных MNIST - mnist. Используется полносвязная и сверточная нейронные сети.
  2. Распознавание объектов на изображениях из набора данных CIFAR-10 - cifar10. Используется сверточная нейронная сеть.
  3. Определение тональности отзывов на фильмы из IMDB Movie Review Dataset - imdb. Используется рекуррентная сеть LSTM.
  4. Прогноз стоимости домов для набора данных Boston Housing - regression. Пример решения задачи регрессии.
  5. Использование предварительно обученных нейронных сетей - pretrained_networks
  6. Сохранение обученной нейронной сети - saving_models.
  7. Примеры задач компьютерного зрения - computer_vision.

Необходимое ПО

  1. Python 3.
  2. Библиотека глубокого обучения Keras.
  3. Библиотеки TensorFlow или Theano (используются в качестве вычислительного бекенда для Keras).

Инструкция по установке:

Примеры тестировались с TensorFlow. При использовании Theano возможны проблемы из-за разных подходов к хранению изображений.

Благодарности

При реализации проекта используются средства поддержки, выделенные в качестве гранта на основании конкурса, проведенного Общероссийской общественно-государственной просветительской организации «Российское общество «Знание».