Hlavní navigace

Seriál Torch: framework pro strojové učení

Seznámíme se s vlastnostmi frameworku Torch, který je používaný v oboru strojového učení, ale i pro „obyčejné“ zpracování vektorů a tenzorů. Pro psaní skriptů se používá Lua, interně je ovšem postavený na C.

Framework Torch: konfigurace struktury neuronových sítí, rozpoznávání programovacího jazyka

Čtrnáctá část seriálu o frameworku Torch je věnována problematice konfigurace struktury neuronových sítí. Ve druhé části článku se poté budeme zabývat novým problémem – rozpoznáním programovacího jazyka na základě zdrojového kódu.

Pavel Tišnovský

18. 1. 2018 0:00
Doba čtení: 31 minut

Framework Torch: vylepšení klasifikace obrázků z databáze CIFAR-10

Dnes se s konvolučními sítěmi využívanými pro klasifikaci obrázků setkáme naposledy. Vylepšíme projekt pro klasifikaci obrázků z databáze CIFAR-10 a ukážeme si vliv počtu trénovacích obrázků a počtu iterací na kvalitu odhadu sítě.

Pavel Tišnovský

11. 1. 2018 0:00
Doba čtení: 28 minut

Framework Torch: klasifikace objektů na obrázcích z reálného světa

Ve dvanácté části seriálu o frameworku Torch se pokusíme vytvořit konvoluční neuronovou síť takovým způsobem, aby uspokojivě klasifikovala obrázky získané ze známé databáze CIFAR-10.

Pavel Tišnovský

4. 1. 2018 0:00
Doba čtení: 22 minut

Framework Torch: konfigurace konvolučních neuronových sítí

Dnes si ukážeme, jak dobře či naopak špatně se nám podaří natrénovat konvoluční neuronovou síť tak, aby dobře rozpoznávala číslice v zašuměných či jinak upravených rastrových obrázcích.

Pavel Tišnovský

21. 12. 2017 0:00
Doba čtení: 28 minut

Framework Torch: využití konvolučních sítí pro rozpoznávání a klasifikaci obrázků

V již desáté části seriálu o frameworku Torch si ukážeme jeden z praktických způsobů využití takzvaných konvolučních neuronových sítí pro rozpoznávání a klasifikaci objektů v rastrových obrázcích.

Pavel Tišnovský

14. 12. 2017 0:00
Doba čtení: 31 minut

Framework Torch: problematika rozpoznávání a klasifikace obrázků

Dnes se začneme zabývat rozpoznáváním a klasifikací obrázků s využitím neuronových sítí. Nejdříve si ukážeme použití klasické třívrstvé neuronové sítě, zjistíme její limity a popíšeme si i alternativní typ: tzv. konvoluční sítě.

Pavel Tišnovský

7. 12. 2017 0:00
Doba čtení: 27 minut

Framework Torch: konfigurace neuronových sítí a použití různých typů aktivačních funkcí

Na úvodní článek o způsobu tvorby, tréninku, verifikace a použití neuronových sítí ve frameworku Torch dnes navážeme. Ukážeme si totiž různé možnosti konfigurací neuronových sítí a co se stane při přetrénování sítě.

Pavel Tišnovský

30. 11. 2017 0:00
Doba čtení: 24 minut

Framework Torch: základy práce s neuronovými sítěmi

Dnes si ukážeme, jak je možné vytvořit jednoduchou neuronovou síť s jednou skrytou vrstvou neuronů, naučit ji řešit zvolený problém s využitím sady trénovacích dat a následně ji použít nad další sadou (validačních) dat.

Pavel Tišnovský

23. 11. 2017 0:00
Doba čtení: 28 minut

Framework Torch: modul pro zpracování rastrových obrázků (dokončení)

Dnes dokončíme popis funkcí sloužících pro manipulaci s rastrovými obrázky. Kromě složitějších filtrů aplikovatelných na jakýkoli typ obrázků si ukážeme i operace binární morfologie, které jsou aplikovatelné na bitmapy.

Pavel Tišnovský

16. 11. 2017 0:00
Doba čtení: 24 minut

Framework Torch: modul pro zpracování rastrových obrázků

Dnes se seznámíme se základními možnostmi nabízenými modulem image. V něm nalezneme mnoho podpůrných funkcí pro zpracování rastrových obrázků, které v aplikacích tvoří vstup do neuronových sítí.

Pavel Tišnovský

9. 11. 2017 0:00
Doba čtení: 26 minut

Framework Torch: pokročilejší operace nad vektory a maticemi

Nejdříve dokončíme popis tvorby grafů s využitím knihovny Gnuplot a poté si popíšeme pokročilejší operace, které lze provádět s vektory i maticemi. Kromě operace gather se jedná o skalární, vektorový a vnější součin atd.

Pavel Tišnovský

2. 11. 2017 0:00
Doba čtení: 27 minut

Framework Torch: serializace a deserializace tenzorů, práce s grafy

Dnes se budeme věnovat těm činnostem, se kterými se často setkáme v praxi. Nejprve si ukážeme serializaci a deserializaci tenzorů i dalších objektů a následně si ukážeme způsob vykreslení grafů s využitím gnuplotu.

Pavel Tišnovský

26. 10. 2017 0:00
Doba čtení: 23 minut

Torch: framework pro strojové učení i pro zpracování vektorů a tenzorů

Ve druhé části seriálu o frameworku Torch dokončíme popis metod pro manipulaci s komponentami tenzorů i se samotnými tenzory. Budeme připraveni na pokračování, v nichž se již budeme zabývat reálnými úlohami.

Pavel Tišnovský

19. 10. 2017 0:00
Doba čtení: 21 minut

Torch: framework pro strojové učení i pro zpracování vektorů a tenzorů

Dnes se seznámíme s vlastnostmi frameworku Torch, který je používaný v oboru strojového učení, ale i pro „obyčejné“ zpracování vektorů a tenzorů. Pro psaní skriptů se používá Lua, interně je ovšem postavený na C.

Pavel Tišnovský

12. 10. 2017 0:00
Doba čtení: 19 minut