Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Building a Simple Neural Network Image Classifier w/ Keras

  • Will Chen
  • 2020-10-14
  • 140
Building a Simple Neural Network Image Classifier w/ Keras
kerasmachine learningcodingprogrammingimage classificationpythondeep learninggoogletensorflow
  • ok logo

Скачать Building a Simple Neural Network Image Classifier w/ Keras бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Building a Simple Neural Network Image Classifier w/ Keras или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Building a Simple Neural Network Image Classifier w/ Keras бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Building a Simple Neural Network Image Classifier w/ Keras

Beginner-friendly tutorial on a simple neural network image classifier! This is the first part of a two part workshop, covering building and training our model.

Some additional notes/corrections:
@ 22:57 The index should be 9, instead of 10, corresponding to the number 9.
The "Dense" in the Dense layer means densely connected, or each neuron is connected to each other neuron in the next layer. Again, not too important for the scope of this workshop.
Also, the first parameter in the Dense layers corresponds to the number of neurons in that specific layer. For the hidden layers or layers that are in between the input or output layer, for our purposes this value can be somewhat arbitrarily chosen. The output layer's neurons must be the number of possible classifications, and the input layer's neurons must be equal to the dimensions of inputs.

Full code: https://github.com/wchen777/image-cla...

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]