Entradas por etiqueta "data-science"
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TENSOR FLOW PARA PRINCIPIANTES (IV): Uso de la API Layers


En éste  tutorial se muestra como implementar la Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de imágenes usando en el Tutorial I, pero en éste caso usaremos la API Layeres (tf.layers).  Al igual que en el Tutorial III, implementar redes neuronales usando esta API nos permite usar sintaxis mucho más simple que una implementación directa en TensorFlow. Hace que el código sea mucho más corto y fácil de entender, y por tanto cometer menos errores.

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TENSOR FLOW PARA PRINCIPIANTES (III): Uso de la librería PrettyTensor


En éste tercer tutorial se muestra como implementar la Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de imágenes usando en el Tutorial I, pero en éste caso usaremos la librería  PrettyTensor.  Implementar redes neuronales usando esta librería nos permite usar sintaxis mucho más simple que una implementación directa en TensorFlow. Hace que el código sea mucho más corto y fácil de entender, y por tanto cometer menos errores.

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Tensor flow para principiantes (II)


En éste segundo tutorial se muestra como implementar una Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de imágenes usando la librería de TensorFlow. Para ello hemos creado un modelo de clasificación y reconocimiento de dígitos escrito a mano, y lo hemos comparado con el modelo de regresión lineal usado en el Tutorial I

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Use of convolutional neural network for image classification


In this article, we will explain the main concepts behind Convolutional Neural Networks in simple terms and its application in the image classification task. We will describe the different processes involves in the design of the architecture of these neural networks and offer an intuitive description of Convolutional Neural Networks work

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