🤖 Дълбоко обучение Невронно имплантиране с AutoEncoders и TensorFlow Реконструкция на изображение с AutoEncoders (с прескачащи връзки) Интуицията Представете си, че решавате пъзел. Завършихте по-голямата част от него. Да предположим, че трябва да поправите парче в средата на картина (която е почти завършена). Трябва да изберете парче от кутията, което да се впише в пространството и да завърши цялата картина. Сигурен съм, че можете да направите това бързо. Но как..

Методи за избор на функции- филтърен метод метод на обвивка Дълбоко обучение Вграден метод Метод с ласо Метод на филтриране- Корелация - Уместност на характеристика на прогнозата. Прогнозирането на маркировките чрез разглеждане на маркировките е корелация 1.0, докато прогнозирането на маркировките чрез гледане на продължителността може да бъде около 80%. В ко-релацията стойността, която няма значение, получава стойността на NaN. може да се намери чрез dataset.corr()..

Много приложения за редактиране на изображения и постпродукция на филми разчитат на естествено матиране на изображението като една от стъпките на обработка. Задачата на алгоритъма за матиране е да оцени точно непрозрачността на обект на преден план в изображение или видео поредица. Изследователи от Тринити Колидж в Дъблин предлагат AlphaGAN архитектурата за естествено матиране на изображението. От математическа гледна точка се приема, че всеки пиксел i в изображението е линейна..

МАШИННО ОБУЧЕНИЕ Множествена линейна регресия Един вертикален сектор не може да предвиди целия резултат, така че при създаването на модел за прогнозиране трябва да се вземат предвид всички фактори или променливи. В предишната статия говорихме за проста линейна регресия, където успяхме да направим прогноза, като използвахме само една променлива, но докато напредваме към областта на машинното обучение, разбираме, че резултатите в реалния свят не зависят само от една променлива, а..

Обработка на изображението Github (код) สามารถ проект за клониране ในเว็บไซต์นี้ https://github.com/dolabpublic/DOLAB_Blog3 Импортирайте библиотеки и прочетете изображение import numpy as np import cv2 path_img = '/workdir/Documents/DOLAB/Medium/Blog#3/IMG_2620.jpg' img = cv2.imread(path_img) Преобразувайте BGR в HSV hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) Какво е HSV? (нюанс, наситеност, стойност) HSV color model เป็นการพิจารณาสีโดยใช้ Hue, Saturation, Value..