Разреженные матрицы в Python с помощью Scipy
автор рубрика ,

Разреженные матрицы в Python с помощью Scipy

В предыдущей статье мы говорили о том, как можно представлять разреженные матрицы. Сегодня рассмотрим их создание с примерами кода на Python с помощью библиотеки Scipy. Читайте в этой статье: как…

Введение в разреженные матрицы (sparse matrix)
автор рубрика ,

Введение в разреженные матрицы (sparse matrix)

В одной из статей по Apache Spark я говорил о разреженных (sparse) матрицах, но не вдавался в подробности. Многих сбивают с толку эти разреженные матрицы, поскольку формат их хранения отличается…

Влево, вправо, поворот: аффинные преобразования в Python и Tensorflow
автор рубрика ,

Влево, вправо, поворот: аффинные преобразования в Python и Tensorflow

В предыдущей статье мы затрагивали тему Data Augmentation, важную для компьютерного зрения (Computer vision). В основе Data Augmentation лежат аффинные преобразования, о применении которых мы расскажем сегодня. Читайте в этой…

Data augmentation и сверточные нейронные сети в TensorFlow
автор рубрика ,

Data augmentation и сверточные нейронные сети в TensorFlow

Продолжим говорить о сверточных нейронных сетях (CNN) в TensorFlow. В этой статье мы расскажем вам, как обучать модели CNN на данных с цветными изображениями кошек и собак. Читайте у нас:…

Сверточные нейронные сети в TensorFlow
автор рубрика ,

Сверточные нейронные сети в TensorFlow

Сверточные нейронные сети (CNN) являются одними из самых эффективных сетей Deep Learning. Сегодня мы расскажем вам о CNN в фреймворке TensorFlow. Читайте в этой статье: загрузка и подготовка датасета MNIST,…

Как работает Word2Vec: нейросети для NLP
автор рубрика

Как работает Word2Vec: нейросети для NLP

Как уже было сказано в прошлый раз, существует несколько видов преобразования слов в числа. Одним из таких NLP-методов является Word Embeddings. В этой статье рассмотрим наиболее популярную разновидность Word Embeddings – нейросеть Word2Vec.…