Tartalomjegyzék:
2025 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2025-01-23 14:48
Egy népszerű aktuális téma a „Computer Vision” megnevezés, amely tartalmazza a letölthető szoftverek letöltését, a reconocer patrones dentro de imágenes szoftvereit. Es posible imaginarse que esta habilidad es muy útil para una computadora y permite expandir los horizontes de la computación al ser aplicado correctamente.
1. lépés: Töltse le a Python alkalmazást
Installal el lenguaje de programción elegido, Python.
www.python.org
2. lépés: Töltse le az El Dataset De MNIST
Conseguimos el „dataset” és el „training set” de imágenes para poder entrenar y, posteriormente, probar la red y Confirmar su correcto funcionamiento
yann.lecun.com/exdb/mnist/
3. lépés: Pasos Del Codigo
Luego debemos determinar la estructura de nuestra red de neuronas. Esto es
vital para el correcto funcionamiento de esta y varía mucho dependiendo del uso que se le dará a la red. Esto se hace en función del número de capas y de nodos (o neuronas). Elegimos una “función de activación” que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de processamiento. Por último, elegimos nuestra función de “costo” o error, que permite a la red aprender y minimalizar sus errores al comparar su predción con el resultado esperado. Se ejecuta el código creado para entrenar a la red y luego se le hacen las “preguntas” sobre qué dígito ve en cada imágen nueva presentada.
Todo puede ser encontrado en el siguiente repositorio (hecho en ingles)
github.com/pieromarini/PyNeuNet.git
Ajánlott:
Hogyan kell lebontani a digitális féknyerget és hogyan működik a digitális féknyereg: 4 lépés
Hogyan kell lebontani a digitális féknyerget és hogyan működik a digitális féknyereg: Sokan tudják, hogyan kell a féknyerget használni a méréshez. Ez az oktatóanyag megtanítja, hogyan kell lebontani a digitális féknyerget, és elmagyarázza, hogyan működik a digitális féknyereg
Kézmozgás -felismerő: 5 lépés
Kézmozgás -felismerő: Áttekintés Ebben a projektben olyan kesztyűt készítünk, amely felismer néhány alapvető kézmozdulatot, MicroBit és néhány érzékelő segítségével. A Bluetooth képességeit fogjuk használni a MicroBit -en, egy Android -alkalmazással és egy webszerverrel együtt a
Digitális óra kristályoszcillátor és papucs segítségével: 3 lépés
Digitális óra kristályoszcillátor és papucs segítségével: Az órák szinte minden típusú elektronikában megtalálhatók, ezek minden számítógép szívverése. Az összes szekvenciális áramkör szinkronizálására szolgálnak. számlálóként is használják az idő és a dátum nyomon követésére. Ebben az oktatóanyagban megtanulhatja, hogy
Raspberry Pi 4 közlekedési táblák felismerő robotja: 6 lépés
Raspberry Pi 4 közlekedési táblák felismerő robotja: Ez az oktatható anyag az egyetemi projektemen alapul. A cél egy olyan rendszer létrehozása volt, ahol egy neurális hálózat elemzi a képet, majd a felismerés alapján azt fogja mondani egy arduino robotnak, hogy mozogjon a Ros -on keresztül. Például, ha felismer egy jobbra fordulási jelet
Többnyelvű felismerő AIY-val: 4 lépés
Többnyelvű felismerő AIY-val: Az űrállomásokon. Sok űrhajós van ott.n ~ az űrhajósok sok bolygóról (országból) érkeznek. ezért az AI -nak sok nyelven kell működnie