11 июл. 2020 г. · Задача бинарной классификации будет рассматриваться на примере набора данных IMDB dataset. Необходимо отнести рецензию о фильме к положительной ...

12 июн. 2024 г. · Tensorflow требует логического значения для обучения классификатора. Вам нужно преобразовать значения из строки в целое число. Метка хранится ...

18 окт. 2019 г. · Статья о практическом применении TensorFlow и Keras для классификации текста по категориям. Описание задачи.

6 февр. 2019 г. · В данной статье рассматривается задача классификации кошек и собак при помощи построения свёрточной нейронной сети, с использование фреймворка ...

17 окт. 2018 г. · Это руководство по обучению модели нейронной сети для классификации изображений одежды, таких как кроссовки и рубашки. Для создания нейронной ...

2 дек. 2022 г. · 12 атрибутов = нормализованные, числовые значения. бинарная классификация = два класса = 0 и 1. ... Выдаёт: array([[0.7835315 ], [0.78689903], [ ...

4 сент. 2020 г. · В предыдущей статье была показана задача бинарной классификации и её решение с помощью полносвязной нейронной сети. Эта статья тоже посвящена ...

12 июн. 2024 г. · Классификация изображений CNN в TensorFlow с шагами и примерами · Что такое сверточная нейронная сеть? · Archiструктура сверточной нейронной сети.

21 нояб. 2020 г. · Как применить предобученную модель VGG16 от TensorFlow для распознавания образов с помощью выделение признаков - метода Transfer Learning.

Функция шарнирных потерь играет ключевую роль в контексте двоичной классификации с использованием TensorFlow Quantum (TFQ), платформы, которая интегрирует ...