Skip to content
master
Switch branches/tags
Code

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».

About

Примеры для курса "Программирование глубоких нейронных сетей на Python"

Topics

Resources

Releases

No releases published

Packages

No packages published