Kerasni tasvirlab bering va nima uchun uni TensorFlow o'rniga ishlatishingiz kerak

---

Keras nima?
Kerasni tasvirlab bering va nima uchun uni TensorFlow o'rniga ishlatishingiz kerak
Ikkilik tasniflash masalasini hal qilish uchun Kerasdan qanday foydalanishni ko'rsating
Keras
Google'ning TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) va boshqa mashinani o'rganish tizimlarining tepasida joylashgan API. Maqsad -
bularning barchasi bilan ishlash va bu ishni osonlashtirish uchun yagona APIga ega bo'lish.
(Ushbu qoÿllanma
TensorFlow va Keras yordamida mashinani oÿrganish boÿyicha qoÿllanmamizning
bir qismidir . Navigatsiya qilish uchun
o'ngdagi menyudan foydalaning.)
Neyron tarmoqdagi perseptronlarni tushuntiring
Keras tasniflash muammosini hal qilish uchun neyron tarmoqni qurish uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu maqolada biz:
Menimcha, TensorFlow o'rniga siz doimo Keras-dan foydalanishingiz kerak, chunki Keras ancha sodda va shuning uchun siz noto'g'ri xulosalar bilan
modellar yaratishga kamroq moyilsiz. Juda ko'p odamlar sho'ng'iydi va TensorFlow-dan foydalanishni boshlaydi va uni ishlashi uchun kurashadi.
Keras soddalikni qo'shadi. Ammo siz TensorFlow funksiyalaridan bevosita Keras bilan foydalanishingiz mumkin va oÿz funksiyalaringizni yozish
orqali Kerasni kengaytirishingiz mumkin.
Ushbu kodning ba'zilari uchun biz Karlijn Villems tomonidan DataCamp-dagi blog postidan olingan ma'lumotlarga asoslanamiz .
TASNIFI MUAMMOLARINI YECHISH UCHUN KERASDAN QANDAY FOYDALANISH
NEYRAL TARMOQ BILAN
Machine Translated by Google

---

Neyron tarmoq
Ma'lumotlar
TensorFlow
Birinchidan, biz
ushbu ma'lumotlar to'plamidan
foydalanamiz Pima tubjoy amerikaliklarida diabetni kuzatuvchi Kaggle kompaniyasidan.
Biz undan odamning yoshi, tana massasi indeksi, glyukoza va insulin darajasi, terining qalinligi va boshqalarni hisobga olgan holda
diabetga chalinish yoki kasal bo'lish ehtimolini bashorat qilish uchun foydalanamiz.
Quyidagi kodni o'rganishdan oldin siz neyron tarmoqlar mantig'i haqida asosiy tushunchaga ega bo'lishingiz
kerak. Mana tez ko'rib chiqish; Munozarani kuzatish uchun sizga chiziqli algebra haqida asosiy tushuncha
kerak bo'ladi.
Asosan, neyron tarmoq perseptronlarning bog'langan grafigi . Har bir perseptron shunchaki funksiyadir.
Keras
Quyidagi kod ushbu xususiyatlarni (glyukod, BMI va boshqalar) va yorliqlarni (bitta qiymat ha yoki yo'q)
Keras neyron tarmog'iga qo'shib, taxminan 80% aniqlik bilan kimdir II toifa diabetga chalingan yoki
bo'lishini bashorat qila oladigan modelni yaratadi. .
Tasniflash masalasida uning natijasi tasniflash masalasidagi belgilar bilan bir xil bo'ladi. Ushbu model uchun
u 0 yoki 1. Qo'l yozuvini tanib olish uchun natija alifbodagi harflar bo'ladi.
Theano
Bu erda biz ko'p qatlamli perseptron qurmoqchimiz. Bu, shuningdek , oldinga uzatiladigan neyron