Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

🚀欢迎互三👉： 2 in tali power_💎💎

Translatio discendi modus est qui scientiam eruditam in uno munere adhibet ad auxilium solvendi aliud negotium. In machina discendi et profundae eruditionis, translatio discendi apprime utilis est, quia notitias et tempus instituendi exemplar requiritur ut vehementius minuere possit. In hoc blog, notionem translationis eruditionis, eius applicationis areas explorabimus, et per exemplum codicem demonstrabimus quomodo translationem discendi in imagine operis classificationis adhibeamus.

🍁1. Notio translationis doctrina

Praecipua notio translationis studiorum est scientia in una regione (fonte dominico) uti ad meliorem discendi effectum in alia regione (scopum dominicum). Exempli gratia, in classificatione imaginum, retis neuralis praetextis in magna dataset (ut ImageNet) uti possumus, eamque ad minorem, negotium specialium notitiarum applicamus. Aditus hic signanter emendare exemplar perficiendi potest, praesertim cum parva scopo notitiarum copia est.

🍁2. Application locis translationis doctrina

🍁2.1 Visio Computer

Visio computatralis est una e late usu agrorum in translatione discendi. Alta retia convolutionis neuralis praefixa (ut VGG, ResNet, Inceptio, etc.) communiter pro variis operibus visualibus adhibentur.

Imago divisio:
Classificatio imaginum una est e praecipuis officiis in visione computatrali. Doctrinam transferre potest significanter accurationem classificationis emendare in parva notitia occiduum. Adhibitis exemplaribus in magnis datasetis ut ImageNet, haec exempla applicari possunt ad operas classificationes specificas imaginum, sicut cattus et canis classificationis, floris classificationis, etc.

Scopum Deprehensio:
Objectum detectio est identificatio et locus plurium objectorum in imagine. Exempla praevia exercitata ut Velocius R-CNN, YOLO et SSD citius accommodare possunt ad novas molis deprehensio scopo, sicut detectionis signum commercii, detectionis pedestri, etc., notis notis ad magnas scalas adhibitis.

Imaginum justo:
Imaginum segmentatio imaginem dividit in partes significativas. Praevia exempla segmentationis exercitata (ut U-Net, DeepLab) adhiberi possunt ad segmentationem imaginum medicorum (ut segmentatio organi, tumor segmentationis), scaena intellectus et alia opera.

🍁2.2 Lingua Naturalis Processing (NLP)

NLP alia applicatio momenti regio studiorum translationis est. Praefecti linguarum exempla (ut BERT, GPT, RoBERTa, etc.) obeundis muneribus NLP converterunt.

Categorisation Textus:
Textus classificationis nuntium includit classificationem, detectionem spam, etc. Exemplaribus prae exercitatis utentes sicut BERT, subtilitas et efficacia classificationis textuum multum emendari possunt.

motus analysis:
Analysis sentiendi est identificatio affectuum in textu expressa. Per translationem discendi, exempla praevia exercitata, possunt cito aptare ad opi- nionem analyseos in diversis campis, ut recensiones productorum, recensionum instrumentorum socialium, etc.

machina translationis:
Apparatus translatio translatio unius linguae in aliam linguam. Exemplaria discendi transferendi (ut Transformer, mBERT) bene operantur in translatione munerum, praesertim in translatione linguae Latinae inferioris-resources paria.

🍁2.3 Medica imago analysis

Analysis medicinalis imago est campus qui altissimam accurationem requirit, et discendi translatio in eo munere magni ponderis est.

Cancri Deprehensio:
Cancer deprehensio accuratissima imaginum classificationis et segmentorum exempla requirit. Utens praevia eruditionis exempla profunde exercitata, subtiliter detectio cancri emendari potest, ut deprehensio cancer pectoris, deprehensio cutis cancer, etc.

Organum segmentum:
Organum segmentatio est ad partes organi segmenti in imaginibus medicorum. Exempla praevia exercitata (ut U-Net, ResNet) bene in organis segmentorum functionum in CT scans et imagines MRI praestare, et doctores in diagnosi et curatione consilio adiuvare possunt.

🍁2.4 Oratio agnitio

Agnitio orationis ager quoque prodest discendi transferendi, et exempla praeexercita signanter ad operas sermonis relatas perficiendas.

Oratio ad textum conversionis:
Oratio ad textum conversio (ASR) est conversio orationis significationum in textum. Exempla praevia exercitata (ut DeepSpeech, Wav2Vec) in multiplici linguarum cognitione bene operantur in oratione, praesertim cum de longis-caudarum auditionum notitiarum et sonorum auditionibus agitur.

agnitio passionis:
Adfectus agnitio est deprehensio motus ipsius loquentis ex significationibus orationis. Exemplaria discendi transferri possunt inter varias animi affectiones notitias, per quam accurationem et robur recognitionis affectionis emendare possunt.

🍁3. principalis gradus translationis doctrina

Translatio discendi melioris effectus in novis operibus adhibendo exempla in magnis datasetis praestituta. Hic sunt gradus breves translationis studiorum;

1. Exemplar praefectum elige quod in similibus operibus bene praestat (ut VGG, ResNet, BERT, etc.).
2. Utere alta litterarum compage (ut TensorFlow, PyTorch) ad exemplar praestructum oneratis.
3. Congelo aliquos vel omnes ordines praeordinati exemplaris ad conservandas eius notas eruditas.
4. Adde novas stratas secundum exemplar praeordinatum ad negotium scopo accommodandum.
5. Lego optimizer, munus et iudicium indicem iacturam et exemplar compone.
6. Exemplar institue in scopo notitiarum statutorum et liberare aliquas stratas pro bene-tunatione, si necesse est.
7. Utere convalidationis statuto vel experimento posito ad aestimandum exemplar perficiendi et formandi rationem accommodandi.
8. Explica exemplar pulcherrimum et praepensum ad productionem.

🍁4. Sample Demonstratio

🍁4.1 Imaginum partitio per translationem cognita

Nos compage Keras adhibebimus ad simplicem translationis studiorum applicationem demonstrandam. Hic utemur exemplari VGG16 praecomposito et eam applicabimus ad parvas cat et caninas classificationes dataset.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers

# 数据预处理
train_dir = 'path/to/train'
validation_dir = 'path/to/validation'

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(150, 150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary'
)

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(150, 150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary'
)

# 加载预训练的VGG16模型，不包括顶层的全连接层
conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3))

# 冻结VGG16的卷积基
conv_base.trainable = False

# 构建新的模型
model = models.Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(learning_rate=2e-5),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=100,
    epochs=30,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=50
)

# 可视化训练过程
import matplotlib.pyplot as plt

acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(len(acc))

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()

plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()

plt.show()


                    上一篇
                    下一篇