Если y=f(x)— функция активации для прямых сигналов, то ее обратная функция — x=g(y). Для логистической функции нахождение обратной функции сводится к простой алгебре:y = 1/(1 + e-x)1 + e-x = 1/ye-x = (1/y)-1 = (1-y)/y-x = ln[(1-y)/y]x = ln[y/(1-y)]Эта функция называется logit, и библиотека Python scipy.special предоставляет ее как scipy.special.logit(), точно так же, как и логистическую функцию scipy.special.expit().
В нейросетях не разбираюсь, на фриланс денег нет.Прям как я! :)
machine translation (GNMT, Transformer, ConvS2S, …)
speech recognition (DeepSpeech2, Wave2Letter, Jasper, …)
speech commands (RN-50, Jasper)
speech synthesis (Tacotron2, WaveNet…)
language model (LSTM, …)
sentiment analysis (SST, IMDB, …)
image classification (ResNet-50)
Компания приступила к созданию нового продукта.
Компания начала разрабатывать новый продукт.
Компания приступила к созданию новый продукт.
Компания приступила к созданию нового продукта.
Компания приступила к созданию нового продукта.
Компания приступила к созданию нового продукта.
Keras - это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Он был разработан с упором на возможность быстрого экспериментирования. Способность идти от идеи к результату с наименьшей возможной задержкой является ключом к проведению хороших исследований. Используйте Keras, если вам нужна библиотека глубокого обучения, которая:
- Позволяет легко и быстро создавать прототипы (благодаря удобству, модульности и расширяемости).
- Поддерживает как сверточные сети, так и повторяющиеся сети, а также комбинации этих двух.
- Легко работает на процессоре и графическом процессоре.
Прочтите документацию на Keras.io.
Keras совместим с: Python 2.7-3.6.