Примеры программ для курса "Программирование глубоких нейронных сетей на Python"
Страница курса с видеолекциями и практическими заданиями.
Примеры
- Распознавание рукописных цифр из набора данных MNIST -
mnist. Используется полносвязная и сверточная нейронные сети. - Распознавание объектов на изображениях из набора данных CIFAR-10 -
cifar10. Используется сверточная нейронная сеть. - Определение тональности отзывов на фильмы из IMDB Movie Review Dataset -
imdb. Используется рекуррентная сеть LSTM. - Прогноз стоимости домов для набора данных Boston Housing -
regression. Пример решения задачи регрессии. - Использование предварительно обученных нейронных сетей -
pretrained_networks - Сохранение обученной нейронной сети -
saving_models. - Примеры задач компьютерного зрения -
computer_vision.
Необходимое ПО
- Python 3.
- Библиотека глубокого обучения Keras.
- 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».