Giter Site home page Giter Site logo

sozykin / dlpython_course Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW
308.0 42.0 253.0 20.13 MB

Примеры для курса "Программирование глубоких нейронных сетей на Python"

Home Page: https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Python 0.26% Jupyter Notebook 99.74%
python deep-learning deep-neural-networks deep-learning-tutorial keras tensorflow tensorflow-tutorials keras-tensorflow keras-tutorials

dlpython_course's Introduction

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».

dlpython_course's People

Contributors

sozykin avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

dlpython_course's Issues

Hello! imdb_lstm.py

Can you tell me how can i check my comments for imdb_lstm.py ? I can't understand

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.