В этом уроке мы узнаем о моделях вывода с множественными потерями в библиотеке Keras. Выходная модель с множественными потерями — это тип модели глубокого обучения, которая имеет несколько выходных данных, каждый из которых имеет свою собственную функцию потерь. Это может быть полезно в тех случаях, когда вы хотите обучить модель выполнять несколько задач одновременно или когда у вас есть несколько типов данных, которые вы хотите использовать для прогнозирования. Например, предположим,..

Итак, вы классифицировали набор данных MNIST с помощью библиотек глубокого обучения и хотите сделать то же самое с распознаванием речи! Распознавание непрерывной речи - это немного сложно, поэтому, чтобы все было просто, я начну с более простой задачи. Это распознавание слова . Я видел соревнование в Kaggle и не мог не загрузить набор данных. Если вы думаете, что это сообщение в блоге сделает вас экспертом в области распознавания речи, не стесняйтесь пропустить его. Я собираюсь..

✍Советы и хитрости в Python Как я узнаю, что использую модель Keras на графическом процессоре? вы можете запускать модели keras на графическом процессоре. Сначала вам нужно будет проверить несколько вещей. в вашей системе есть графический процессор (Nvidia. Поскольку AMD еще не работает) Вы установили версию tensorflow для графического процессора чтобы установить tensoflow-gpu на anaconda: conda install -c anaconda tensorflow-gpu 3. Вы установили CUDA Инструкции по..

Бхувнеш Рана, Ритик Каточ и Джагрит Сингх Взаимодействие между людьми и компьютерами будет более естественным, если компьютеры смогут воспринимать и реагировать на невербальную коммуникацию человека, такую ​​как эмоции. В последние годы глубокое обучение значительно продвинулось в области классификации изображений. Проект под названием «Распознавание эмоций с использованием Keras» был разработан для использования сверточных нейронных сетей (CNN) для определения эмоционального состояния..