ციფრული ამოცნობა პითონთან ერთად: 3 ნაბიჯი

2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:19

პოპულარული თემა არის "კომპიუტერული ხედვა", რომელიც შედგება პროგრამული უზრუნველყოფის პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, რომელიც მხარს უჭერს დამხმარე სისტემებს. შესაძლებელია წარმოიდგინოთ, რომ ეს არის თქვენი შესაძლებლობები, რომლითაც შეგიძლიათ გამოიყენოთ კომპიუტერი და გამოიყენოთ გაფართოება, რათა გამოვიყენოთ კომპიუტერის სწორი კორექტირება.

ნაბიჯი 1: ჩამოტვირთეთ პითონი

დააინსტალირეთ პროგრამის ელეგანტურობა, პითონი.

www.python.org

ნაბიჯი 2: ჩამოტვირთეთ El Dataset De MNIST

გამოიყენეთ "მონაცემთა ნაკრები" და "სავარჯიშო კომპლექტი" imágenes para poder entrenar y, posteriormente, probar la red y confirmar su correcto funcionamiento

yann.lecun.com/exdb/mnist/

ნაბიჯი 3: პასოს დელ კოდიგო

Luego debemos determinar la estructura de nuestra red de neuronas. ესტო ეს

სასიცოცხლო მნიშვნელობის para funoionamiento de esta y varía mucho დამოკიდებული del uso que se le dará a la red. Esto se hace en función del número de capas y de nodos (ან ნეირონები). Elegimos una "función de activación" que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de processamiento. ამდენად, ელეგანტური ფუნქცია "costo" o შეცდომა, რომელიც საშუალებას იძლევა წითელი წითელი ვარდნა და მინიმალურმა შეცდომებმა შეადარეს პროპაგანდის შედეგი ოპერაციის დროს. Se ejecuta el código creado para entrenar a la red y luego se le hacen las “preguntas” sobre qué dígito ve en cada imágen nueva presentada.

Todo puede ser encontrado en el siguiente repositorio (hecho en ingles)

github.com/pieromarini/PyNeuNet.git