Пример
https://proproprogs.ru/tensorflow/keras-posledovatelnaya-model-sequential
(дивись //reks.biz/?p=5794)
Tensorflow - разработка компании Google 2015-го года, которая приобрела огромную популярность:
https://www.tensorflow.org/
- Учебные программы TensorFlow //www.tensorflow.org
- Основы машинного обучения с TensorFlow //www.tensorflow.org
Keras
Источник: https://habr.com/ru/post/482126/
Sequential - последовательный
Dense - плотный, компактный
model = Sequential()
model.add(Dense(2, input_dim=2,
Заметки
- Что такое нейрон смещения
- Tensorflow (далее — TF) — довольно молодой фреймворк для глубокого машинного обучения, разрабатываемый в Google Brain. Долгое время фреймворк разрабатывался в закрытом режиме под названием DistBelief, но после глобального рефакторинга 9 ноября 2015 года был выпущен в open source.
Google Colaboratory
Colab //colab.research.google.com/
Тарифный план Colab
Сервисом Colab можно пользоваться бесплатно, но мы также предлагаем различные тарифные планы для доступа к расширенным возможностям.
- Pay As You Go Разовая покупка 100 или 500 вычислительных блоков
- Colab Pro 11.99 USD/month 100 вычислительных блоков в месяц
- Colab Pro+ 59,99 USD/month 500 вычислительных блоков в месяц
Файлы i Python NoteBook .ipynb
+
Нажмите на "Файл" -> "Новый ноутбук".
Выберите тип аппаратного обеспечения (GPU/TPU):
"Среда выполнения" -> "Сменить тип среды выполнения".
- Тип среды выполнения
- Python 3
- R
- Аппаратный ускоритель
(Выберите GPU или TPU, если это необходимо для ваших задач)- CPU
- T4 GPU
- A100 GPU
- V100 GPU
- TPU
- В среде Colab библиотека Tensorflow установлена по умолчанию, поэтому команду установки выполнять не требуется, но с ее помощью можно получить сведения о модулях и версиях:
1!pip install tensorflow - ///
!!! куча
!!! https://neurohive.io/ru/tutorial/
!!! https://neurohive.io/ru/tutorial/kak-sozdat-chat-bota-s-nulja-na-python-instrukcija/
!!! https://neurohive.io/ru/tutorial/kak-sozdat-nejronnuju-set-s-nulja-na-jazyke-python/
!!! https://neurohive.io/ru/tutorial/nejronnaya-set-keras-python/
Источники
- Нейронные сети для начинающих. Часть 2 Arnis71@habr.com (Feb 2017)
- Рекуррентная нейронная сеть //ru.wikipedia.org
- Рекуррентные нейронные сети (RNN) с Keras //habr.com (Feb 2020)
- Нечувствительные к весам нейронные сети (WANN) DesertFlow@habr.com (Aug 2019)
- Обзор топологий глубоких сверточных нейронных сетей //habr.com (Oct 2016)
- Сборка Caffe в Google Colaboratory: бесплатная видеокарта в облаке BeloborodovDS@habr.com (Июн 2018)
- Тензорный процессор Google //ru.wikipedia.org
- Python: Библиотека глубокого обучения Tensorflow //habr.com (Apr 2017)
- Python: Библиотеки для глубокого обучения: Keras //habr.com (Apr 2017)
- Python: Введение в RNN Рекуррентные Нейронные Сети для начинающих //python-scripts.com (2020)
- Бесплатные тензорные процессоры от Google в облаке Colaboratory //habr.com (Oct 2018)
- Бенчмарк нового тензорного процессора Google для глубинного обучения //habr.com (Feb 2018)
- A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play (Общий алгоритм обучения шахматам с подкреплением и самообучением) //science.sciencemag.org
- Сбер выложил русскоязычную модель GPT-3 Large с 760 миллионами параметров в открытый доступ oulenspiegel@habr.com (Oct 2020)
- //github.com/sberbank-ai/ruGPT3_demos
- //github.com/sberbank-ai/ru-gpts
- Обзор вычислительного модуля Intel Neural Compute Stick 2 //greentechreviews.ru